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不懂物理的前端不是好的游戏开发者(二)—— 物理引擎的学习之路

前言— 继第一篇文章之后已经过去了两个月,在上一篇文章中介绍了物理引擎是什么,需要掌握什么样子的基础知识才能继续往下进行开发。在这样的基础上,我们展开了第二篇,探索物理引擎的学习之路。在我们的日常开发当中,自然是用不到非常复杂的物理系统,大部分游戏都是基于刚体,再在游戏场景下进行一定的适配,最后模拟出物体在我们常规认识中的运动状态,使我们觉得这些位移,形变看起来都是理所当然,顺应规律的。其中最出名的手机游戏莫过于《愤怒的小鸟》了。那么我们如何达到《愤怒的小鸟》中的效果呢?让我们一步步来探索。 粒子在游戏中的运动— 首先我们来看一下这样的一个场景,在现实中,一个普通子弹的速度大约是 300m/s,接近音速,如果将其放在游戏当中,依然按照正常的速度,那么射出去的子弹只会在一瞬间消失不见,那射击游戏就成了玩家完全无法观察到弹道的游戏,横版过关类的游戏也变成了只看得到枪口火焰,但是看不到弹幕的恐怖游戏。 那作为“子弹”的小鸟也是同理,如果是真的按照在空中飞行的速度去计算,那么我们只能看到一个矫健的身影一闪而过,然后就像子弹一样打穿建筑飞往远方了。这显然不是我们想要的效果。 那么要如何解决这样的...

周边生态|StreamNative 联合 Cloudera 开源 Apache Pulsar+Apache NiFi 集成处理器

近日,StreamNative 和 Cloudera 官方宣布共同开源 Apache NiFi 和 Apache Pulsar 联合解决方案,将二者集成打造成完整的边缘到云数据的流平台。 StreamNative 由 Apache Pulsar 创始团队组建,专注于 Apache Pulsar 社区和生态构建,并围绕 Apache Pulsar 打造批流一体的云原生解决方案;Cloudera 团队包括一些 Apache NiFi 的原始开发人员,并通过 Apache NiFi 打造数据流。通过将 NiFi 与 Pulsar 集成,企业能够创建一个云原生、可扩展的实时流数据平台,来摄取、转换和分析海量数据。 本文将介绍该处理器的开源背景,以及如何通过简单配置设置 Apache NiFi 来大规模地生产消费来自 Pulsar 主题的消息。Cloudera 为 Data Hub 7.2.14 和更高版本的CDF[1]提供开箱即用的处理器。 关于 Apache NiFi Apache NiFi[2]初始的项目名称是 Niagara Files,是由美国国家安全局(NSA)贡献给 Apache ...

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