32、弹珠台游戏开发全解析

弹珠台游戏开发全解析

1. 前期设置

在开发弹珠台游戏时,首先要进行一些基础设置。将 PTM - Ratio 设置为 240,其单位是像素每米,这意味着在 Box2D 物理模拟世界中 240 像素等于 1 米。Box2D 物理世界的尺寸很关键,因为它针对 1 到 10 米大小的物体进行了优化。虽然可以模拟更大或更小的物体,但当物体非常大(数十甚至数百米)或非常小(极小的分数米)时,Box2D 会失去精度并出现异常行为。

由于在 PhysicsEditor 中使用高分辨率图像,PTM - Ratio 为 240 时,弹珠台的高度为 4 米(960 视网膜分辨率像素除以 240),宽度为 2.6 米(640 视网膜分辨率像素除以 240)。在 cocos2d 中,实际的像素与米的比例是 PhysicsEditor 中 PTM - Ratio 设置的一半,即 120 像素每米。这是因为 cocos2d 坐标系使用点,标准分辨率显示器和视网膜显示器的尺寸相同,都是 320x480 点。在标准显示器上 1 点等于 1 像素,在视网膜显示器上 1 点等于 2 像素。Box2D 物理世界中弹珠台的大小不受实际屏幕分辨率的影响。如果只使用标准分辨率图像并在应用中禁用视网膜支持,PhysicsEditor 中的 PTM - Ratio 设置将与 Cocos2D 中的相同。

2. 定义柱塞形状

柱塞是将球踢入游戏的弹簧装置。定义其形状的步骤如下:
1. 在最左边的窗格中选择柱塞图像,然后点击中心视图工具栏上的“Add polygon”按钮,此时中心工作区域会创建一个新的三角形形状并高亮显示。
2. 由于需要矩形形状,双击其中一条边添加第四个顶点。若添加了过

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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