来源：Jack Cui
《黑神话·悟空》简直火得一塌糊涂，国内外都是火出圈，外交部回应都上了热搜：
首款国产 3A 大作，凭借着惊艳的画面、流畅的战斗体验和深厚的文化底蕴，吸引了众多玩家。
我也第一时间体验了一下，刚出新手村，打到黄风岭。
我的个人游玩感受是，游戏挺好玩，很上头。最近忙起来了，等有时间了继续肝。
不过对于像我媳妇那样的“手残党”，玩这种魂类游戏真的挺痛苦，特别如果再晕 3D 游戏的话，那就是双倍痛苦。
打个妖王，半小时起步是常有的事，反复打很多次才能过。这个游戏还没有地图，探索地图全靠记。
关于游戏的内容先放一边，话说，你知道《黑神话·悟空》这款游戏是用什么编程语言开发的吗？
虽然底层是：
C++
，但有网友爆料脚本方案用的C#
根据《黑神话·悟空》开发公司游戏科学官网显示，游戏采用的是虚幻引擎（Unreal Engine）：
而这个引擎的底层源码主要使用的就是
C++
。
开发 UE5 虚幻引擎的公司是 Epic Games，个人使用 UE5 是免费的，但是如果开发一些商业产品，按照他们的协议，当产品销售超过 100 万刀之后，需要支付 5% 的版税。
那想要玩《黑神话·悟空》，需要什么电脑配置呢？
根据官方发布的配置要求，《黑神话·悟空》的配置可以分为三个等级：最低配置、推荐配置和最佳体验配置。
1、最低配置（中画质@1080P）
处理器：Core i5-8400 / Ryzen 5 1600
图形处理器：GeForce GTX 1060 / Radeon RX 580
存储空间：130GB SSD（支持机械硬盘，推荐固态硬盘）
操作系统：Windows 10 / 11 64-bit
2、推荐配置（高画质@1080P）
处理器：Core i7-9700 / Ryzen 5 5500
图形处理器：GeForce RTX 2060 / Radeon RX 5700XT
操作系统：Windows 10 / 11 64-bit
3、高画质配置（超高画质@4K）
处理器：Core i7-9700 / Ryzen 5 5500
图形处理器：GeForce RTX 4070 / Radeon RX 7800 XT
操作系统：Windows 10 / 11 64-bit
配置再往上，当然是硬件越好，体验越佳，还能开全景光线追踪。
不过无论哪种配置，官方都建议至少有 130GB 存储空间，最好是固态硬盘。
不过对于“
电脑性能越好，
体验
越佳
”这件事，
也有特例
。
如果你像我一样，买了糟心的 13 代 / 14 代 Intel CPU。
启动游戏你可能会遇到这样的报错：
Out of video memory，即显存不足的报错，我看着我 24GB 的显存陷入沉思：
后来看讨论区才发现，这是因为 INTEL 的部分13/14代CPU存在硬件不稳定问题，着色器编译过程中可能会触发“Out of video memory”（即显存不足）的报错提示。
所以直接在 BIOS 里限制下 CPU 的频率就行，我直接限制到了 5200 MHz。
我是简单粗暴，将所有核都限制到了 52，即 5200 MHz。
马上周末了，感兴趣的小伙伴可以冲起来~
最后期望中国游戏、中国软件都能越来越好！
经常有粉丝后台问这样一个问题：
「3D视觉从入门到精通」知识星球，里面有什么内容？加入星球，是不是可以学习课程呢？星球里会发布顶会论文等最新动态吗？
今天，咱们一起聊一聊这个沉淀了6年的3D视觉技术圈子。
一 什么是知识星球？
知识星球是一个高度活跃的社区平台，在这里你可以和相同研究方向的小伙伴一起
探讨科研工作难题、交流最新领域进展、分享3D视觉最新顶会论文&代码资料、分享视频（讲解3D视觉重要知识点）、发布高质量的求职就业信息，承接项目
等，当然还可以侃侃而谈，吐槽学习工作生活。
二 「3D视觉从入门到精通」知识星球
目前已有近5800多名活跃成员，主要涉及这五大方向：工业3D视觉、SLAM、自动驾驶、三维重建、无人机、具身智能、大模型方向。
细分方向众多，包括：
相机标定、结构光、3DGS等三维重建、三维点云、缺陷检测、机械臂抓取、激光/视觉/多模态SLAM、自动驾驶、深度估计、模型部署、Transformer、3D目标检测、深度学习、视觉竞赛、硬件选型、视觉产品落地经验分享、学术&求职交流
等。我们也会紧跟前沿科技发展，对于
Mamba
、具身智能、大模型
等，在我们星球里也是热门讨论话题。
新增：3DGS、具身智能、Mamba、大模型方向
「3D视觉从入门到精通」知识星球特点
国内成立最早
近20门独家视频
3D视觉精华问答
最新顶会论文与代码分享
顶会作者直播
专业智囊团队答疑解惑
最新前沿技术研讨会，比如3DGS
高质量项目对接
各个模块的源码梳理
最新行业招聘信息
求职面经
科研生活吐槽
行业最新模组分享
随时提问交流
每月积分榜奖励
扫码加入学习，圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题
三 星球内独家秘制课程
基础课程
3.1 高精度相机标定从理论到实战系统教程
相机标定
3.2 ROS2从入门到实战视频教程
ROS2从入门到实战视频教程，从小白方式介绍到高阶使用讲解，对ROS2进行全面的实操教学训练，为大家提供系统性的学习机会。
3.3
四旋翼飞行器
：算法与实战
工业3D视觉系列视频课程
3.4 基于面结构光三维重建系列视频
主讲老师团队包括:吴周杰博士、邓博、书涵、张琼仪、杨洋博士、郭文博博士等。
3.5 机械臂抓取、三维点云、三维重建等
3.6 3DGS三维重建直播研讨会
第一期3DGS研讨
第二期3DGS研讨
SLAM系列视频
3.7 如何轻松拿捏LIO-SAM?(提供注释版本代码)
3.8 彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战系列视频
多模态融合 SLAM 的门槛较高，在需要视觉 SLAM 与激光 SLAM 的基础之外，还会遇到不同模态测量的融合，不同传感器的时间同步，多传感器的外参标定，多传感器异常检测等问题，使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程，从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉IMU-GPS 融合的 SLAM 算法框架和技术难点进行讲解，并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验，向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。
3.9 ORB-SLAM3理论基础+关键技术详解
3.8 视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲
视觉-惯性SLAM所涉及的理论深度较深、覆盖面广，并对工程实践能力要求也较高，新手自学时相对比较困难。当下虽然有很多丰富的理论资料和优秀的相关开源项目，但是许多童鞋面对海量的理论资料、复杂的开源项目时可能无从下手，前期学习曲线过于陡峭，不得不放弃继续深入。为此，我们推出了《视觉-惯性SLAM的入门与实践》课程，结合VINS-Fusion 源码，系统地对视觉-惯性 SLAM 的基础理论知识进行梳理。整套课程由一线算法工程师教授，从基础理论到代码剖析，保姆级教学，助力学员一步步从小白成长为大牛。
自动驾驶
3.9 单目深度估计方法:理论与实战视频
视频教程主要分为两大部分：理论篇和实战篇，由于有监督方法的深度真值获取困难，且无监督方法的效果与有监督方法几乎相当，我们将课程的重心放在了无监督方法上。
其中，
理论篇
主要包括：深度估计相关的损失函数、评价指标等基础理论，传统深度估计方法、无监督深度估计方法等理论知识。
实战部分
包括：传统深度估计方法和深度学习方法，偏向于无监督深度估计以及相关应用等等。
3.10 自动驾驶中的深度学习模型部署实战视频
本视频教程将采用理论和实践相结合的思路，首先对TensorRT的编程模型以及GPU/cuda的相关知识进行讲解，带领大家达到知其所以然的程度；之后课程将用分类、检测、分割三个例子来展示详细编程流程，并给出相关代码，达到真正能落地的工业级分享。
3.11 面向自动驾驶领域的3D点云深度学习目标检测系列视频
本视频教程以3D点云深度学习为主，对Point-based和Voxel-based系列的3D目标检测网络架构进行系统剖析和代码梳理，助力各位同学在点云深度学习更快的入门和更深的理解。
学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款
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高质量项目发布与对接
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最前沿顶会论文直播讲解
包罗了3D视觉行业模组
