1.hybridclr源代码解析
2.源码编辑器如何添加金币箱子
3.源码输出和解码输出有什么区别
4.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
hybridclr源代码解析
基于lua的源箱源码unity热更新解决方案
使用lua5.3.5，可以通过VS进行调试，源箱源码lparser.c负责解释lua源代码，源箱源码LClosure *luaY_parser函数是源箱源码解释lua源码的入口。llex.c中的源箱源码llex函数负责词法分析，而lparser.c中的源箱源码讯酷导航源码statement函数进行语法分析。lvm.c则用于执行lua代码。源箱源码观察到lua需要第三方插件以查看性能，源箱源码其基于寄存器的源箱源码虚拟机性能优于ilruntime，但与unity交互成本高，源箱源码依赖于lua的源箱源码堆栈交互。
流行解决方案如XLua和ToLua，源箱源码XLua在处理如Vector3等结构体时，源箱源码查看dapp的源码避免了不必要的源箱源码拆箱和装箱操作，ToLua则直接在lua代码中实现了与C#类似的源箱源码Vector3数据结构。
基于ilruntime的unity热更新解决方案
ilruntime的下载地址为github.com/Ourpalm/ILRuntimeU3D。它提供了unity示例工程，其中ImageReader.cs负责加载dll，而ilruntime使用Mono.Cecil来读取dll的PE信息。从2.0版本开始，ilruntime引入了寄存器模式以解决数值计算效率问题，分为按需JIT（ILRuntimeJITFlags.JITOnDemand）和立即JIT（ILRuntimeJITFlags.JITImmediately）两种模式。ILIntepreter.cs用于执行il代码，非寄存器模式下，Execute函数负责执行代码，github开源码商用而寄存器模式下的ExecuteR函数实现相同功能。然而，所有解决方案的虚拟机与il2cpp相互独立，导致元数据不相通，影响了与unity类的集成，需要额外封装和跨域访问处理。ilruntime支持大部分C#语法，但使用时需注意避免一些陷阱。
基于hybridclr的unity热更新解决方案
hybridclr提供了unity示例工程，官方博客地址为hybridclr.doc.code-philosophy.com...，使用手册可参考介绍 | HybridCLR。建议在vs和unity.3.0f1环境下调试PC工程。云钻神偷源码加载dll的两个主要入口在于.metadataModule.cpp中的LoadMetadataForAOTAssembly函数和RawImage.cpp读取原始信息，随后Image.cpp解析dll信息并翻译成il2cpp类型，AOTHomologousImage.cpp和ConsistentAOTHomologousImage.cpp分别用于封装加载过程，确保一致性或超集程序集的灵活管理。Assembly.cpp的Il2CppAssembly* Create函数解析PE头、CLR头和元数据以得到镜像信息，随后初始化metadata和interpreter模块以提供快速访问和执行速度。
hybridclr的优势在于直接使用il2cpp的内存对象，避免跨域问题；利用C#语言特性进行开发；并能够使用unity自带的profiler工具查看性能。
源码编辑器如何添加金币箱子
很多人不知道源码编辑器如何添加金币箱子?今日为你们带来的文章是源码编辑器添加金币箱子的方法，还有不清楚小伙伴和小编一起去学习一下吧。源码编辑器如何添加金币箱子?销售软件的源码源码编辑器添加金币箱子的方法
1、打开源码编辑器。
2、点击添加素材按钮。
3、然后点击道具。
4、接着选择金币箱子。
5、点击确认添加。
6、这样源码编辑器就添加好金币箱子了。
以上就是给大家分享的源码编辑器如何添加金币箱子的全部内容，更多精彩教程尽在深空游戏!
源码输出和解码输出有什么区别
区别：
1、源码输出，是指播放器播放的音频以数字形式输出给功放或者解码器进行音频的解码，然后输出到音箱。
2、解码输出，是指播放器本身先将音频进行解码，然后将解码后的音频输出给功放或者其他设备然后输出到音箱。
3、相对来说，源码输出好，因为功放的解码硬件要好于播放设备的解码。
4、没有功放或者解码设备的，都是播放器本身解码后输出。
5、有功放或者解码设备，建议播放器设置源码输出，然后解码工作交给功放或者解码器来进行解码。
[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D，包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先，选择Pytorch 1.9的devel镜像，包含CUDA和驱动，确保与Pytorch3D的版本要求相匹配，比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内，需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是否正常，同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。
配置CUB工具是关键步骤，根据Pytorch3D文档，需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA，也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着，如果遇到conda依赖问题，作者选择从源码编译Pytorch3D，编译过程中的安装log和版本检查是必要的。
最后，通过测试用例，如从ARkit导出数据并渲染白模，验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作，安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用，作者还分享了一些参考资源，以便初学者入门。
