<2021SC@SDUSC> 开源游戏引擎 Overload 代码模块分析 之 OvGame (一)—— 概况与 .rc 文件

本文是 Overload 游戏引擎 OvGame 模块的分析第一部分,主要介绍 OvGame 的模块大纲,包括 Core、Debug 和 Utils 文件夹,以及 .rc 文件的作用和资源集成。.rc 文件用于存储资源,如图标,且与 resource.h 配合使用。后续计划将深入分析每个文件夹的功能。

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开源游戏引擎 Overload 代码模块分析 之 OvGame(一)—— 概况与 .rc 文件

前言

上一篇,笔者对 Overload 的 OvTools 分析总结完毕,想了解的可前往总结与链接集合自选查看。而从本文开始,笔者将系列化地对 Overload 中 OvGame 进行分析,本篇我们将先了解 OvGame 的大纲。

另外,若想先大致了解该引擎各个大模块,可前往笔者这篇文章查看;想看笔者的相关 Overload 的其它文章请前往笔者的专栏

OvGame 模块大纲

这是 OvGame 包含的文件夹:

OvGame list

首先,OvGame 包含了三个文件夹:Core、Debug、Utils,以及一个 Main.cpp 主函数。其次,OvGame 还使用了 .rc 文件 以及 resource.h 文件

.rc 文件

.rc 文件是一个资源集合包,能引入各种文件,例如脚本、位图、窗口、图标等等。所以,如果程序文件的图标需要自

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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