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🎮 游戏手柄
因毕业论文需要(无人机相关),在TEMU上购买了一个手柄(EasySMX X15,25欧)。
之前试过Steamlink当手柄,但体验很差。
在欧洲XBOX和PS5手柄普遍要50欧左右,而easySMX X15只要25欧。
查阅Linus Tech Tips的评测,发现评价还不错(虽然塑料感,但够用)。
目前体验不错,且支持2.4G无线、蓝牙、以及有线连接,外观还有RGB彩灯。
购买后感叹:离开祖国才发现国产手柄真便宜!
🕹️ Unreal Engine(虚幻引擎)学习
这周大量时间投入到UE的学习:
UE5.6刚发布,试着安装在笔记本上,结果太卡,退回到UE4.23。
UE4.23是最后一个能导出Web项目的版本,但遇到素材市场最低支持UE5,导致又切回UE5。
目前先用UE5.0,未来可能因为AI/ML(Machine Learning)功能需求升级到5.3+。
学了3个教程(社区教程、First Person Adventure Game、纯C++教程),但都不够“新手友好”。
发现UE官方的“Your First Hour in Unreal Engine 5.2”是更好的入门起点,计划下周继续学“Stack O Bot”项目。
🌟 游戏AI学习
上周重新关注了游戏AI(Behavior Tree,行为树)。
找到一个前端JS框架Yuka,它基于《Programming Game AI by Example》和《3D Math Primer for Graphics and Game Development》写的。
认为游戏AI在前端等其他开发领域也会逐渐流行。
💡 Bevy引擎 & ECS
出于好奇看了很多Bevy视频,但Bevy版本更新快(API差异大),不兼容老教程。
目前不打算用Bevy做完整项目,只会用它的核心wasm插件。
研究了一下Bevy的Archetype Memory Layout(原型内存布局):
核心思想:将相似Component放在连续内存里,兼顾ECS与OOP的优势。
还发现了一个轻量的BitECS(纯JS ECS库),考虑将来用它做一些前端项目。
📦 Transformer.js / LangChain前端AI
调研了HuggingFace的Transformer.js:它是一个模型驱动库,可直接调用ONNX模型。
结合LangChain.js(串联模型)+ Transformer.js(调用模型)+ LanceDB(矢量数据库)
目标:在纯前端环境运行离线大模型,或做原型探索。
🔍 小结
过去一周非常“高密度”!
主要围绕:游戏硬件(手柄)、UE引擎学习(切换版本,找到更好的入门路径)、游戏AI(Behavior Tree在JS和前端的落地)、ECS(内存布局思考)以及前端AI(LangChain.js + Transformer.js + Vector DB的组合可能性)。
未来几周重点:继续完善UE入门,学习AI/ML在游戏和前端的结合。
🎉 一句话总结
“买了手柄,折腾UE,深入研究ECS和游戏AI,同时探索前端大模型可能性,忙且充实的一周!”
🎮 游戏手柄
因毕业论文需要(无人机相关),在TEMU上购买了一个手柄(EasySMX X15,25欧)。
之前试过Steamlink当手柄,但体验很差。
在欧洲XBOX和PS5手柄普遍要50欧左右,而easySMX X15只要25欧。
查阅Linus Tech Tips的评测,发现评价还不错(虽然塑料感,但够用)。
目前体验不错,且支持2.4G无线、蓝牙、以及有线连接,外观还有RGB彩灯。
购买后感叹:离开祖国才发现国产手柄真便宜!
🕹️ Unreal Engine(虚幻引擎)学习
这周大量时间投入到UE的学习:
UE5.6刚发布,试着安装在笔记本上,结果太卡,退回到UE4.23。
UE4.23是最后一个能导出Web项目的版本,但遇到素材市场最低支持UE5,导致又切回UE5。
目前先用UE5.0,未来可能因为AI/ML(Machine Learning)功能需求升级到5.3+。
学了3个教程(社区教程、First Person Adventure Game、纯C++教程),但都不够“新手友好”。
发现UE官方的“Your First Hour in Unreal Engine 5.2”是更好的入门起点,计划下周继续学“Stack O Bot”项目。
🌟 游戏AI学习
上周重新关注了游戏AI(Behavior Tree,行为树)。
找到一个前端JS框架Yuka,它基于《Programming Game AI by Example》和《3D Math Primer for Graphics and Game Development》写的。
认为游戏AI在前端等其他开发领域也会逐渐流行。
💡 Bevy引擎 & ECS
出于好奇看了很多Bevy视频,但Bevy版本更新快(API差异大),不兼容老教程。
目前不打算用Bevy做完整项目,只会用它的核心wasm插件。
研究了一下Bevy的Archetype Memory Layout(原型内存布局):
核心思想:将相似Component放在连续内存里,兼顾ECS与OOP的优势。
还发现了一个轻量的BitECS(纯JS ECS库),考虑将来用它做一些前端项目。
📦 Transformer.js / LangChain前端AI
调研了HuggingFace的Transformer.js:它是一个模型驱动库,可直接调用ONNX模型。
结合LangChain.js(串联模型)+ Transformer.js(调用模型)+ LanceDB(矢量数据库)
目标:在纯前端环境运行离线大模型,或做原型探索。
🔍 小结
过去一周非常“高密度”!
主要围绕:游戏硬件(手柄)、UE引擎学习(切换版本,找到更好的入门路径)、游戏AI(Behavior Tree在JS和前端的落地)、ECS(内存布局思考)以及前端AI(LangChain.js + Transformer.js + Vector DB的组合可能性)。
未来几周重点:继续完善UE入门,学习AI/ML在游戏和前端的结合。
🎉 一句话总结
“买了手柄,折腾UE,深入研究ECS和游戏AI,同时探索前端大模型可能性,忙且充实的一周!”