Cocos2d-x 3.0版本Win7-VS2012开发环境搭建

本文详细介绍了如何为Cocos2d-x游戏引擎搭建开发环境,包括Python配置、Cocos2d-x配置、Android配置等步骤,以及如何在CMD中运行和打包游戏。

开始学习Cocos2d-x,第一步当然是要搭建一个开发环境!cocos2d-x很多tools都是需要 使用Python的,因此我们需要先安装Python环境!下面让我们一步一步来搭建开发环境吧!


一、python配置

地址:https://www.python.org/downloads/,此文发表时,python最新版本为3.4.3。最新版python,配置Cocos2d异常,下载2.7.9版本并安装。

安装后,需要设置Python目录对应的环境变量。在我的电脑(右键)->属性->高级系统设置->高级选项卡->环境变量->系统变量 中找到Path 变量,并在其值中增加指向Python的环境变量。格式为 [Python安装路径]; 例如我安装在C盘 我的环境变量就新增为C:\Python27;



二、Cocos2d-x配置

地址:http://cn.cocos2d-x.org/download#anchor2,此文发表时最新版本为3.4 Final;


下载文件为一个zip压缩文件,解压后:


在目录中找到setup.py这个文件,双击运行:


由于现在不配置Android环境,因此只需要一直回车即可,这时候这段python脚本会帮助我们设置cocos2d-x运行所需要的环境变量。

在配置完这一切后 我们打开CMD 运行cocos命令,1来检查整个开发环境是否搭建成功,2来可以熟悉下命令行,如果设置没问题的情况下 会出现如下界面:


可以看到cocos.py这段脚本可以执行8个命令,每个命令的作用也说明了!

下面使用new来创建项目,创建一个名为HelloWorld的项目,命令为:cocos new -p blackbird.wuya.HelloWorld -l cpp -d D:\Cocos2d-x\Project

其中-p指定工程名,工程最少为二级,通过.分割(少于2级在编译Android版本时将出现错误),-l指定语言,-d指定工程目录。


工程的目录结构如下:


可以用VS2012打开proj.win32中的SLN项目文件进行我们愉快的编码和调试工作了!


要运行刚刚由模板生成的项目,需要用到cocos run 命令,格式为 cocos run -p [平台],如:cocos run -p win32 表示win32平台,执行这条命令时候需要注意一点,执行命令的目录,必须是游戏项目的根目录 如果不在根目录 需要使用 -s指定游戏根目录的位置。


在cmd中执行 cocos run -p win32 -s D:\Cocos2d-x\Project\MyCppGame,将编译并运行该程序,运行结果如下:



三、Android配置

参照:http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=199238


利用cmd命令行切换到工程所在目录,就可以使用cocos compile -p android方式编译APK文件了!

注意:在打包apk之前需要修改proj.android/jni文件夹下的Android.mk文件,添加自己新增的CPP文件!
最后我们来看看编译好的APK文件吧,位置在[项目文件夹]\bin\debug\android\文件夹下!



内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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