Engine模块(ue4.0)

最新推荐文章于 2025-11-24 18:52:30 发布
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本文介绍了2023年12月在TextureDefines.h中新增的TextureGroup和TextureMipGenSettings枚举，详细探讨了它们用于定义纹理类型和纹理生成过程中的特性，如锐化和模糊效果。

2023年12月28日，TextureDefines.h，包含了两个枚举TextureGroup和TextureMipGenSettings，分别枚举了纹理的种类和生成纹理时的状况，包括锐化，模糊等。

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SimpleCharts v4.0 5.1.rar
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虚幻引擎4（Unreal Engine 4，简称UE4）是一款强大的实时3D创作工具，广泛应用于游戏开发、影视制作、虚拟现实等多个领域。对于C++程序员来说，掌握UE4的API和工作流程至关重要。这份"UE4-CheatSheet"正是为了帮助...
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可参考：https://wiki.unrealengine.com/Create_Custom_engine_classes_for_your_game_module 新建UMyEngine类继承自UGameEngine class UMyEngine : public UGameEngine 在配置文件DefaultEngine.ini中将引擎类修改为新的类 [/Script/E
UE4 源码阅读：从引擎启动到Receive Begin Play
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UE4 在当前游戏模块添加一个新的模块
liuzhimu2018的博客
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问题引入 在学习UE4官方教程 ，“塔防游戏“遇到了要在当前模块添加一个新的游戏加载模块 在网上找了些文档后做个步骤总结 1, 首先在项目文件下->Source 添加一个要添加的模块文件夹，如：TowerGameLoadingScreen 2, 在第一步文件夹下添加一个Private文件夹，一个Public文件夹，还有个 <模块名>.Build.cs问件 如：TowerGameLoadingScreen.Build.cs 3, 打开TowerGameLoadingScreen.Build.
Unreal Engine（UE）在鸿蒙（HarmonyOS）系统上的开发适配与应用实践
m0_53077141的博客
06-05 4030
UE5.4+已实现鸿蒙生态的深度适配，支持跨平台开发，涵盖手机、平板、智慧屏及车机等设备，并通过Vulkan渲染和动态刷新率优化性能。开发者可通过源码编译启用鸿蒙支持，结合DevEco Studio完成签名与分布式能力配置。鸿蒙特性如分布式交互、原子化服务及AI能力可无缝集成至UE项目，提升多设备协同体验。性能优化方面，动态画质降级、Nanite虚拟几何体等技术适配鸿蒙硬件特点。构建流程需通过DevEco Studio生成HAP包，并上架华为应用市场。尽管国际版UE依赖开
第21章 UE5使窗体移动
小宝哥Code的专栏
07-28 1239
本文详细介绍了在Unreal Engine 5.2中实现窗体移动与交互的多种技术方案。主要内容包括：1) 基础拖动功能的实现原理与代码示例；2) 标题栏组件的设计与功能扩展；3) 鼠标事件处理机制；4) 高级拖放系统的应用；5) 窗体动画效果实现；6) 渐隐渐显视觉效果。通过C++代码示例和蓝图实现，展示了如何创建具有专业交互体验的用户界面窗体，包括拖动、缩放、状态切换等核心功能，为游戏UI开发提供了全面的技术指导。
UE5 c++ 项目的基础功能
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Airsim + UE4+踩坑+安装流程
weixin_62742821的博客
11-24 387
6.然后,最后这个才是我实际的解决方法:在你的VS安装程序中把这个和UE相关的全下载下来,当然了可能不用下那么多个,但是我不懂就全下了.,如果他的图标是空白的建议参考我文章贴的第一篇链接去给他设置打开方式.然后打开即可,那篇VIP文章没被屏蔽的部分够用了.好了我要说的就这么多了,如果你有问题欢迎留言,(虽然大概率我帮不了,毕竟每个人的问题千奇百怪),我看到而且会做就会回答的。4.如果不行的话,因为我也没有遇过不行的情况,但是这里推荐你回到AirSim的目录下运行。这个玩意看看能不能解决。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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