Cocos2d-x-3.4 从零开始之 AppDelegate.cpp

本文详细介绍了Cocos2d-x中AppDelegate.cpp文件的作用及其关键方法。AppDelegate负责应用程序级别的状态回调,包括OpenGL上下文设置、游戏启动入口、游戏进入后台及恢复前台的方法实现。

AppDelegate.cpp源代码:

AppDelegate类似于android的Application的作用,提供一些应用程序级别的状态的回调,整个游戏应用程序由这个文件方法进行控制。

 

#include "AppDelegate.h"
#include "HelloWorldScene.h"

USING_NS_CC;

AppDelegate::AppDelegate() {

}

AppDelegate::~AppDelegate() 
{
}

//设置 OpenGL context
//这个设置对所有平台都有效
void AppDelegate::initGLContextAttrs()
{
    //设置 OpenGL context 属性,目前只能设置6个属性:
    //red,green,blue,alpha,depth,stencil
    GLContextAttrs glContextAttrs = {8, 8, 8, 8, 24, 8};

    GLView::setGLContextAttrs(glContextAttrs);
}

//当应用程序启动时执行,游戏程序启动入口
//在这里我们启动了第一个scene(场景)
//在具体游戏中通常在这里启动loading界面
//你的游戏从这里开始!
bool AppDelegate::applicationDidFinishLaunching() {
    
    //初始化 director
    auto director = Director::getInstance();
    auto glview = director->getOpenGLView();
    if(!glview) {
        glview = GLViewImpl::create("My Game");
        director->setOpenGLView(glview);
    }
    
    // turn on display FPS
    director->setDisplayStats(false);

    // set FPS. the default value is 1.0/60 if you don't call this
    director->setAnimationInterval(1.0 / 60);

    // create a scene. it's an autorelease object
    auto scene = HelloWorld::createScene();

    // run
    director->runWithScene(scene);

    return true;
}

// 当游戏进入后台时会调用这个方法
// 比如玩游戏时按下android手机的home按键
// 比如当游戏时有电话打入直接显示来电界面
void AppDelegate::applicationDidEnterBackground() {
    Director::getInstance()->stopAnimation();

    // 如果你的游戏使用了SimpleAudioEngine,必须在这里进行暂停
    // 暂停代码如下:
    // SimpleAudioEngine::getInstance()->pauseBackgroundMusic();
}

// 当游戏恢复到前台运行时会调用这个方法
// 比如接电话结束是游戏界面又恢复到前台时
void AppDelegate::applicationWillEnterForeground() {
    Director::getInstance()->startAnimation();

    // 如果你的游戏使用了SimpleAudioEngine, 必须在这里进行恢复
    // 恢复代码如下:
    // SimpleAudioEngine::getInstance()->resumeBackgroundMusic();
}

 

 

 
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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