3-21 为cocos2d工程开启arc

本文介绍如何通过构建Cocos2d为静态库来避免自动引用计数(ARC)冲突,包括删除libsg组、添加静态库目标、配置构建设置及链接库等步骤,并提供了重构项目源代码以兼容ARC的方法。

1、Build the cocos2d code as a static Library

   cocos2d may be compatible with ARC,but the cocos2d source code is not compliant with ARC.

The best way to do this is to build the cocos2d code as  a static library,allowing the code to be build without ARC.Then you can safely link the cocos2d static library

with you application's target,which has ARC enabled.


First,locate and delete the libs group in the Navigation area,click Remove References.


Second,Add Target,navigate to the Framework & Library group and Select Cocoa Touch Static Library.Then click Next.

Name the static library appropriately,deselect both include Unit Tests and User ARC.


After creating the cocos2s-library target,select it,and the Build Setting pane is shown.You need to browse the Build Setting to make two changes in the Search Paths

section.Set the Always Search User Paths setting to YES and set the User Header Search Paths to the ./** string.


Now select the other target of the project.That's the one that was already there when you created the project.Select the Build Phases tab and expand the LinkBinary With Libraries list.Click the small + button below the list. Select the library you add. Then add file,chose the project libs and add,chose the create groups for any added folders.


2、 Refactor the Project's Source Code the ARC

edite---refactor--covert oc arc.

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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