本次课程中,续接此前Flynn所介绍的应用于Decentraland平台内部的Builder与SDK开发,关杰为我们介绍了Decentraland不局限于平台内部的交互可扩展形式。
🎦以下为此次课程录影,供大家参考复习:
🔍课程中提到的工具如下:
作为服务器连接metaverse和现实的工具
Node-red:https://nodered.org/
IFTTT: https://ifttt.com/home
获取图像信息的工具:
OpenCV: https://opencv.org/
PoseNet: https://betterprogramming.pub/machine-learning-for-everyone-pose-estimation-in-a-browser-with-your-webcam-65bb2648c16a
机器学习工具:
Runway Ml: https://runwayml.com/
✉联系关杰:
微信:jieguann
邮箱:jieguann@gmail.com
🙋另附课代表Genny总结的“虽然应该不难、但还是经过无数次试错、就差手把手的” DCL开发SDK环境部署步骤:
下载 Node.js(开发环境)https://nodejs.org/en/;
下载 VS Code(代码开发工具)https://code.visualstudio.com/;
搜索“终端”,并打开电脑终端(terminal),输入 sudo npm install-g decentraland,回车,输入开机密码;
*sudo 指转化为管理者身份进行指令运行;npm install-g decentraland 为安装 Command Line Interface (CLI),CLI 使开发者能够在本地进行dcl环境构建。
在桌面新建一个英文名(!)文件夹,如dcl_test;
打开VS Code,点击“打开文件夹”选择刚刚新建的文件夹;
右键“资源管理器”界面,“在集成终端打开”,输入指令 node.js,回车,确认开发环境已部署完成;
输入指令 dcl init,回车,导入dcl开发场景;
Success! Run 'dcl start' to see your scene 完成!
🏃 最后,不必害羞,若你需要与同学和主讲人交流学习,欢迎加入INS的[Discord社群]和[Mastodon站点]。