4、Cocos2d 开发入门与游戏开发指南

Cocos2d 开发入门与游戏开发指南

1. 游戏引擎系统特点

游戏引擎系统之间的工作联系往往更为紧密。大量工作是在循环和更新方法中完成的,这些方法会在每一帧或特定时间点被调用。与用户界面驱动的应用程序大部分时间等待用户输入不同,即使玩家没有任何操作,游戏也会在后台不断推送大量数据和像素。因此,游戏中发生的事情更多,并且由于对性能的考虑,游戏代码往往更加精简和高效。

2. Cocos2d 开发者能学到什么

如果你已经熟悉 Cocos2d,可能会疑惑是否能从这里学到新东西。答案是肯定的。也许你可以跳过前面的内容,但书中提供的游戏示例源代码肯定会吸引你。你将学习到代码的结构方式以及背后的原理,阅读各种游戏的实现方式可能会获得灵感,还能从中受益于许多实用技巧。而且,这里的内容由一位活跃在 Cocos2d 社区的开发者提供,你可以在 www.learn-cocos2d.com 博客上持续关注相关内容。

3. 内容概述

以下是不同阶段的学习内容:
| 阶段 | 内容 |
| — | — |
| 基础入门 | 介绍 Cocos2d 开发环境搭建,包括安装项目模板和创建第一个“Hello World”项目,了解 Cocos2d 基础概念,如场景和节点 |
| 核心知识 | 讲解常用的 Cocos2d 类,如精灵、过渡效果和动作,并学习如何使用它们 |
| 第一个游戏 | 开发一个简单游戏,敌人从顶部掉落,玩家通过倾斜设备躲避敌人,使用加速度计控制 |
| 大型游戏准备 | 为更大规模

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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