qengine 开源项目使用教程

qengine 开源项目使用教程

qengine Retro game engine for creating games like it's 1997 qengine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qe/qengine

1. 项目介绍

qengine 是一个跨平台的复古游戏引擎,旨在为那些怀念简单时代并享受像1997年一样制作游戏的开发者提供支持。它采用软件渲染器提供我们所喜爱的美学,并且引擎的限制存在是为了让你的创意更加突出。

qengine 是基于 Quake II 代码库的一个分支,专注于为独立游戏提供一个基础。与其他端口不同,它并不旨在与模组或原版 Quake II 游戏兼容。实际上,为了减少代码库的复杂性和加快在引擎之上创建新游戏的流程,许多功能被移除。

主要特点包括:

  • 移除过于具体的游戏代码,如敌人和武器
  • 将模块合并为单一包。不再有 DLLs,只有单独的客户端和服务器可执行文件
  • 移除 OpenGL
  • 最小依赖性
  • 免费、开源和社区驱动

2. 项目快速启动

在开始之前,确保您的环境中已经安装了必要的依赖项。

mkdir build
cd build
cmake ..
make

如果您不希望构建文档或者不希望安装它们所需的依赖项,可以在运行 cmake 时加上 -DBUILD_DOCS=OFF 参数。

cmake -DBUILD_DOCS=OFF ..
make

编译完成后,引擎会在 assets 文件夹中寻找游戏数据。您可以从头开始,或者如果拥有原版 Quake II 游戏数据,可以使用它们。

3. 应用案例和最佳实践

制作一个简单的地图

使用引擎提供的工具来编译地图:

tools/qbsp3 assets/maps/sample.map
tools/qvis3 assets/maps/sample.bsp
tools/qrad3 assets/maps/sample.bsp

创建自定义材质

引擎使用 256 色调色板。可以通过以下步骤创建新的材质:

tools/pcx2pal palette.pcx palette.pal
tools/colormap palette.pal colormap.pcx

4. 典型生态项目

目前,qengine 社区中有一些典型的生态项目,包括但不限于:

  • Mapping Tools:提供了一组映射工具,如 qbsp3, qvis3, qrad3bspinfo
  • Texture Tools:纹理工具,例如 pcx2wal, pcx2pal, colormap16to8
  • UI Tools:用户界面工具,比如 uigenfontgen

以上就是关于 qengine 的基本使用教程,希望对您的游戏开发有所帮助。

qengine Retro game engine for creating games like it's 1997 qengine 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qe/qengine

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

标题基于Python的高校岗位招聘和分析平台研究AI更换标题第1章引言介绍高校岗位招聘的现状、问题以及Python在分析平台中的应用。1.1研究背景与意义分析高校岗位招聘的重要性及其面临的挑战。1.2国内外研究现状探讨当前国内外在高校岗位招聘分析方面的研究进展。1.3研究方法与论文结构简述本文的研究方法,并概述论文的整体结构。第2章相关理论与技术总结高校岗位招聘分析所涉及的理论框架与关键技术。2.1数据挖掘与信息处理讨论数据挖掘技术在高校岗位招聘中的应用。2.2Python编程语言及其优势阐述Python在数据处理与分析方面的优势和特点。2.3相关算法与模型介绍用于招聘数据分析的主要算法和模型。第3章平台需求分析与设计详细分析高校岗位招聘和分析平台的需求,并设计相应的功能模块。3.1平台需求分析深入探讨平台需要满足的用户需求和业务需求。3.2平台架构设计提出平台的整体架构设计,包括前后端分离、数据库设计等。3.3功能模块设计详细介绍平台的各个功能模块,如数据采集、数据预处理、数据分析与可视化等。第4章平台实现与测试具体阐述平台的实现过程,并进行详尽的测试以确保平台的稳定性和可靠性。4.1平台实现详细描述平台的实现细节,包括关键代码的实现、模块之间的交互等。4.2平台测试对平台进行全面测试,包括功能测试、性能测试、安全测试等。第5章平台应用与效果评估将平台应用于实际的高校岗位招聘中,并对其效果进行评估和分析。5.1平台应用案例列举平台在高校岗位招聘中的具体应用案例。5.2效果评估指标体系构建用于评估平台效果的指标体系,如招聘效率提升、招聘成本降低等。5.3评估结果与分析根据评估指标体系对平台应用效果进行量化分析,并给出结论。第6章结论与展望总结本文的研究成果,并展望未来的研究方向和改进措施。6.1研究结论概括本文关于高校岗位招聘和分析平台的主要研究结论。6.2展望与改进提出对
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