Cocos学习1:开发环境搭建

安装使用Cocos Creator

从零开始学习Cocos游戏开发.


下载安装

直接从cocos官网下载,选择Cocos Create下载 网站是中文的…
我下载的是windows版的,解压之后是个exe文件,现在安装路径安装安装即可.

hello world

启动安装好的Cocos Create,选择新建Hello World 项目.可指定存储路径.
详细参考官方教程文档
初始界面

这些都太基础了,按照官方的教程肯定比我的详细准确,这里只是做个记录.

第一个游戏

学一个东西,本人首先喜欢先了解整体流程,而且大部分的教程也是先从一个简单的示例开始.
Cocos Create 的教程同样是以一个小游戏开始上手.
官网教程
开发界面

构建发布

最后是构建发布了,开发好的游戏只有发布出来,让大家都可以玩耍,才有意义嘛.
简单的就是发布成web版,就是网页游戏了,发布成android版可以方便地用手机随时随地玩.
不过在构建发布Android平台的时候遇到了一点小小的麻烦.如下图:
偏好设置
其中NDK,AndroidSDK,ANT路径都需要设置,前两个可以安装android studio 下载,ant可以自行百度.
注意SDK的版本选择通用的吧,不要太高和太低.
设置好了这些就可以构建发布了,按提示构建->编译,运行需要模拟器或者usb调试
构建发布

没装模拟器的可以到自己配置的发布路径找到安装的apk文件发送到手机安装运行.

总结

万事开头难,开好头了,努力坚持下去吧!

数据集介绍:多类别动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类别动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:6,860张图片 - 验证集:1,960张图片 - 测试集:980张图片 总计:9,800张含动态场景的动物图像 分类类别: Alpaca(羊驼)、Camel(骆驼)、Fox(狐狸)、Lion(狮子)、Mouse(鼠类)、Ostrich(鸵鸟)、Pig(猪)、Rabbit(兔子)、Rhinoceros(犀牛)、Shark(鲨鱼)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Whale(鲸鱼) 标注格式: YOLO格式标注,包含目标检测所需的归一化坐标及类别索引,适用于YOLOv5/v7/v8等系列模型训练。 数据特性: 覆盖航拍、地面视角等多种拍摄角度,包含动态行为捕捉及群体/单体目标场景。 二、适用场景 野生动物监测系统: 支持构建无人机/红外相机AI识别系统,用于自然保护区动物种群追踪与生态研究。 智慧农业管理: 适用于畜牧养殖场动物行为分析、数量统计及健康监测等自动化管理场景。 生物多样性研究: 为陆地/海洋生物分布研究提供标注数据支撑,助力濒危物种保护项目。 教育科研应用: 可作为计算机视觉课程实践素材,支持目标检测、迁移学习等AI教学实验。 三、数据集优势 跨物种覆盖全面: 包含13类陆生/水生动物,涵盖家畜、野生动物及濒危物种,支持复杂场景下的模型泛化训练。 动态场景丰富: 捕捉动物运动、群体互动等真实行为模式,提升模型对非静态目标的检测鲁棒性。 标注体系规范: 严格遵循YOLO标注标准,提供精确的边界框定位,支持即插即用的模型训练流程。 多场景适配性: 数据来源涵盖航拍影像、地面监控等多维度视角,适用于农业、生态保护、科研等跨领域应用。 类别平衡优化: 通过分层抽样保证各类别数据分布合理性,避免长尾效应影响模型性能。
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