qu3e 3D 物理引擎教程

qu3e 3D 物理引擎教程

qu3eLightweight and Simple 3D Open Source Physics Engine in C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/qu3e

1. 项目介绍

qu3e 是一个轻量级、快速的 3D 物理引擎,由 Randy Gaul 开发并以 C++ 编写。设计目标是为游戏提供简便的 3D 物理支持,具有高度的可移植性,且无额外依赖,只需要标准的 C 头文件(如 cassertcmath)。其简洁的接口使得创建和操纵物理对象变得简单。虽然仅支持盒状碰撞检测,但将来可能会因用户需求添加胶囊和球体等形状。

2. 项目快速启动

安装步骤

首先确保你有一个 Git 环境,然后克隆仓库:

git clone https://github.com/RandyGaul/qu3e.git

接下来,将 qu3e 目录包含到你的项目中,例如在你的源码目录下:

mkdir -p your_project/include
cp -r qu3e/src/your_project/include/

现在,在你的项目中引入 qu3e.h 文件即可开始使用:

#include "qu3e/qu3e.h"

示例代码

下面是一个简单的使用 qu3e 创建一个刚体的例子:

int main() {
    // 初始化引擎
    q3Init();

    // 创建刚体
    q3Body* body = q3BodyCreate();
    q3Vec3 position(0.f, 5.f, 0.f);
    q3BodySetPosition(body, &position);

    // 设置重力
    q3GravitySet(0.f, -9.8f, 0.f);

    // 运行模拟循环
    while (true) {
        // 更新引擎
        q3Step(1.0f / 60.0f);

        // 检查刚体位置并在屏幕上显示
        printf("Position: (%f, %f, %f)\n", 
               q3BodyGetPosition(body)->x,
               q3BodyGetPosition(body)->y,
               q3BodyGetPosition(body)->z);

        // 延时以实现帧同步
        q3Sleep(1.0f / 60.0f);
    }

    // 清理资源
    q3Destroy(body);
    q3Shutdown();

    return 0;
}

3. 应用案例和最佳实践

  • GDC 见面与合作:作者希望利用 qu3e 创作演示视频,以在 GDC 上展示,并寻找合作机会或工程职位。
  • Ludum Dare 挑战:适合在类似 Ludum Dare 的限时游戏开发活动中尝试3D物理效果。
  • 最佳实践:利用 q3Scene::Dump() 函数生成初始化场景的 C++ 代码,便于调试和报告错误。考虑使用自定义内存管理方案,通过 q3Allocq3Free 提供接口。

4. 典型生态项目

尽管 qu3e 是一个独立的库,但它可以被集成到各种游戏引擎和图形应用程序中,尤其是那些注重性能和易用性的项目。由于其轻量级设计,它很适合小团队和个人开发者用于快速原型制作或者小型独立游戏。此外,对于学习 3D 物理引擎的人来说,qu3e 内部的注释是一份很好的学习资料。


以上就是 qu3e 的简要教程和相关信息。希望这有助于你快速理解和使用这个强大的3D物理引擎。如果你有任何问题或需要进一步的信息,可以查阅项目仓库中的文档和示例代码。

qu3eLightweight and Simple 3D Open Source Physics Engine in C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/qu3e

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质与纹理、灯光与渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质与纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光与渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质与纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光与渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
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