1.Unity Project Tiny 编译到微信小游戏
2.unity urp源码学习一（渲染流程）
3.Unity3D MMORPG核心技术：AOI算法源码分析与详解
Unity Project Tiny 编译到微信小游戏
介绍了一个名为hwei/UnityProjectTinyToWeapp的人游项目，旨在验证Unity Project Tiny能否被编译为微信小游戏。戏源该项目通过一系列改造步骤来实现这一目标。人游
首先，戏源对com.unity.tiny.web@0..0-preview.1包进行了修正，人游以确保Tiny的戏源免费验证源码编译结果兼容微信小程序环境。
接着，人游对Tiny3D.js进行了改造，戏源特别注意删除了编译结果中第一行的人游var Module = Module;。这一问题暂时无法通过修改Unity包源码解决。戏源
为了适应微信小程序的人游特殊需求，使用了/finscn/weapp-adapter替代默认weapp-adapter。戏源这个替代品支持加载本地包文件，人游正数源码左移一位并且其修改过程较为便捷。戏源
改造过程中，人游修改了XMLHttpRequest.js文件中的'filePath': url，将其更改为'filePath': url + '.scene'，以确保加载场景文件的正确路径。
Tiny3D.global.js文件相当于Tiny3D.html所执行的任务，它在项目中扮演关键角色。
最后，game.js作为微信小游戏的入口，负责依次加载相关JS文件，并确保加载顺序的正确性，这是楚河汉界指标公式源码实现项目目标不可或缺的环节。
以上步骤共同构成了对Unity Project Tiny的微信小游戏适配过程，旨在解决兼容性和功能实现上的挑战，实现从Unity到微信小游戏的顺利过渡。
unity urp源码学习一（渲染流程）
sprt的一些基础:
绘制出物体的关键代码涉及设置shader标签（例如"LightMode" = "CustomLit"），以确保管线能够获取正确的shader并绘制物体。排序设置（sortingSettings）管理渲染顺序，如不透明物体从前至后排序，透明物体从后至前，以减少过绘制。逐物体数据的启用、动态合批和gpuinstance支持，以及主光源索引等配置均在此进行调整。多目标生产调度系统源码
过滤规则（filteringSettings）允许选择性绘制cullingResults中的几何体，依据RenderQueue和LayerMask等条件进行过滤。
提交渲染命令是关键步骤，无论使用context还是commandbuffer，调用完毕后必须执行提交操作。例如，context.DrawRenderers()用于绘制场景中的网格体，本质上是执行commandbuffer以渲染网格体。
sprt管线的基本流程涉及context的命令贯穿整个渲染流程。例如，首次调用渲染不透明物体，随后可能调用渲染半透明物体、正49的源码反码补码天空盒、特定层渲染等。流程大致如下：
多相机情况也通过单个context实现渲染。
urp渲染流程概览:
渲染流程始于遍历相机，如果是游戏相机，则调用RenderCameraStack函数。此函数区分base相机和Overlay相机：base相机遍历渲染自身及其挂载的Overlay相机，并将Overlay内容覆盖到base相机上；Overlay相机仅返回，不进行渲染操作。
RenderCameraStack函数接受CameraData参数，其中包含各种pass信息。添加pass到m_ActiveRenderPassQueue队列是关键步骤，各种pass类实例由此添加至队列。
以DrawObjectsPass为例，其渲染流程在UniversialRenderer.cs中实现。首先在Setup函数中将pass添加到队列，执行时，执行队列内的pass，并按顺序提交渲染操作。
Unity3D MMORPG核心技术：AOI算法源码分析与详解
Unity3D是一款强大的游戏开发引擎，尤其适用于构建MMORPG。MMORPG的核心之一是AOI算法，它让服务器能高效管理玩家与NPC，确保游戏流畅性与稳定性。本文将深入解析AOI算法原理与实现。
AOI（Area of Interest）算法，即感知范围算法，通过划分游戏世界区域并设定感知范围，让服务器能及时通知区域内其他玩家与NPC。这一策略减少不必要的计算和通信，增强游戏性能与稳定性。
划分区域与计算感知范围是AOI算法的关键。常用方法有格子划分法与四叉树划分法。
格子划分法将世界划分为固定大小的格子，玩家与NPC进入格子时，服务器通知格子内其他对象。此法实现简单，但需合理设置格子大小与数量以优化游戏性能与体验。
四叉树划分法则将世界分解为矩形区域，递归划分至每个区域只含一个对象。此法精度高，适应复杂场景，但实现复杂，占用资源较多。
感知范围计算有圆形与矩形两种方式。圆形计算简单，适用于圆形对象，但不处理非圆形对象，且大范围感知导致性能损失。矩形计算复杂，适处理非圆形对象，但同样占用更多资源。
实现AOI算法，步骤包括划分区域、添加与删除对象、更新位置、计算感知范围与优化算法。
代码示例采用格子划分法与圆形感知范围，使用C#编写。此代码可依据需求修改与优化，适应不同游戏场景。
总结，AOI算法是管理大量玩家与NPC的关键技术。在Unity3D中实现时，需选择合适划分与计算方式，并优化调整以提升游戏性能与稳定性。本文提供的解析与代码示例能帮助开发者深入理解与应用AOI算法。