Mac 编译 Unreal 源码版本

在Mac上编译Unreal Engine源码需要遵循以下步骤:

安装必要的依赖项:

Xcode

Python(建议使用2.7版本)

Java(使用JDK 8)

CMake

Ninja

SVN(用于获取某些依赖项)

获取Unreal Engine源码:

svn checkout http://svn.unrealengine.com/ue4/tags/[TAG] [DIRECTORY]

将[TAG]替换为想要的版本标签,如4.25.4,将[DIRECTORY]替换为你想要的目录名。

在源码目录中打开终端,运行Setup.sh脚本:

./Setup.sh

构建Unreal Engine:

./GenerateProjectFiles.sh

./Build.sh [Platform] [Configuration]

将[Platform]替换为你想要构建的平台,如Mac,将[Configuration]替换为你想要的配置,如Development。

请注意,具体的命令可能会随着Unreal Engine版本的更新而变化,请参考当时版本的文档。此外,确保你有足够的磁盘空间来存储源码和构建的文件。

Epic Games今天宣布,正式发布“虚幻引擎4”(Unreal Engine 4/UE4),相关所有资源也一并放出。# h9 u6 O( p! y& D) q4 K7 P9 ~# N   只要每个月花19美元,你就能到全部资源,包括拿过来就能用的虚幻编辑器(Unreal Editor),GitHub上的完整C++源代码(支持微软Visual Studio/苹果Xcode),还有完整的生态系统:论坛、维基、问答、协作。8 t8 q& _* ?7 K. D) S6 W 一大波新游戏要来了 虚幻4引擎正式发布, s! f+ v' w9 M j3 y: ^   而在虚幻引擎4游戏的销售中,Epic将抽取5%的毛收入提升,也就是你的游戏赚了100万美元,就要交给Epic 5万美元。   回到技术方面,Epic号称虚幻引擎4是他们多年来心血的结晶,而且现在只是第一版,才刚刚开始。C++代码里你可以看到大量的创新,比如说支持虚拟立体偷窥Oculus VR,支持Linux操作系统,以及支持Valve SteamWorks、StreamBox,而且还可以通过HTML5在网页浏览器内开发游戏(页游)。   平台支持PC、PS4、Xbox One、iOS、Google等等。   虚幻引擎4基于DirectX 11,拥有新的材料流水线、蓝图视觉化脚本、直观蓝图调试、内容浏览器、人物动画、Matinee影院级工具集、全新地形和植被、后期处理效果、热重载(Hot Reload)、模拟与沉浸式视角、即时游戏预览、AI人工智能、音频、中间件集成等一系列全新特性。   虚幻引擎4现已开始提供授权。 现在提供网盘下载地址,毕竟到官方下载很麻烦,还要$,呵呵,10分很值得,代码风格很好,注释很爽!
在 Python 中,可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合和预测。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100) Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 将数据存放在DataFrame对象中 data = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y}) # 添加截距项 data = sm.add_constant(data) # 拟合OLS回归模型 model = sm.OLS(data['Y'], data[['const', 'X']]) result = model.fit() # 输出回归结果 print(result.summary()) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个简单的随机数据集,其中 X 是自变量,Y 是因变量。然后,我们将数据存放在了一个 pandas 的 DataFrame 对象中,并使用 sm.add_constant() 函数添加了截距项。接着,我们使用 sm.OLS() 函数拟合了OLS回归模型,并将结果保存在了 result 变量中。最后,我们使用 result.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。 需要注意的是,在使用 statsmodels 进行OLS回归模型拟合时,需要显式地添加截距项,否则结果会有偏差。此外,我们还可以使用 result.predict() 方法来进行预测,即: ```python # 进行预测 new_data = pd.DataFrame({'X': [0.1, 0.2, 0.3]}) new_data = sm.add_constant(new_data) prediction = result.predict(new_data) # 输出预测结果 print(prediction) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个新的数据集 new_data,然后使用 result.predict() 方法对其进行预测,并将结果保存在了 prediction 变量中。最后,我们使用 print() 函数输出了预测结果。
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