30、游戏变现:广告与内购的实现指南

游戏变现:广告与内购的实现指南

1. 广告通知的设置与实现

1.1 创建自定义通知

当前,游戏场景(GameScene)无法知晓广告何时加载并展示给玩家。为解决此问题,需添加自定义通知。通过通知,可向指定观察者广播特定信息,观察者会在通知发生时采取特定行动。

打开 AdMobHelper.swift 文件,在文件底部添加以下代码:

extension Notification.Name {
    static let userDidEarnReward = Notification.Name("userDidEarnReward")
    static let adDidOrWillPresent = Notification.Name("adDidOrWillPresent")
    static let adDidOrWillDismiss = Notification.Name("adDidOrWillDismiss")
}

这些通知将在广告代理方法被调用时提醒游戏场景。

1.2 添加奖励广告通知

打开 AdMobHelper.swift 文件,找到 // MARK: - GADRewardedAdDelegate: Life-cycle Notifications 部分,更新前三个代理方法:

/// Tells the delegate
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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