libgdx The application frame working

本文档详尽地介绍了LibGDX游戏开发框架的各项功能与使用方法,包括但不限于项目搭建、第三方服务集成、图形渲染、音频处理等核心模块。通过实际代码示例展示了如何根据运行平台的不同调整应用行为,并提供了查询应用程序内存占用的方法。

Table of Contents

a note from the translation

Wiki Style Guide

The Application interface provides various methods to query properties of the run-time environment.

Getting the Application Type 获取游戏运行的平台类型

Sometimes it is necessary to special case specific parts of an application depending on the platform it is running on. The Application.getType() method returns the platform the application is currently running on:

switch (Gdx.app.getType()) {
    case Android:
        // android specific code
        break;
    case Desktop:
        // desktop specific code
        break;
    case WebGl:
        // HTML5 specific code
        break;
    default:
        // Other platforms specific code
}

On Android, one can also query the Android version the application is currently running on:

int androidVersion = Gdx.app.getVersion();

This will return the SDK level supported on the current device, e.g. 3 for Android 1.5.

Memory Consumption 查询游戏运行时占用内存的状况

For debugging and profiling purposes it is often necessary to know the memory consumption, for both the Java heap and the native heap:

long javaHeap = Gdx.app.getJavaHeap();
long nativeHeap = Gdx.app.getNativeHeap();

Both methods return the number of bytes currently in use on the respective heap.


demo:

package com.example.groupactiontest;

import com.badlogic.gdx.ApplicationListener;
import com.badlogic.gdx.Gdx;
import com.badlogic.gdx.graphics.GL10;

public class MyGame implements ApplicationListener {

	
	@Override
	public void create() {
		switch (Gdx.app.getType()) {//获取libgdx游戏所运行的平台
		case Android:
			System.out.println("--------->你现在用的是android设备...");
			break;
		case Desktop:
			
			break;
		case WebGL:
			break;
		default:
			
		}
		
		int androidVersion = Gdx.app.getVersion();//获取你的android设备的SDK版本所对应的API level
		System.out.println("运行所运行的游戏的平台是: " + androidVersion);
	    
		//对本app占用内存的状况的查询
		long javaHeap = Gdx.app.getJavaHeap();//获取javaheap
		long nativeHeap = Gdx.app.getNativeHeap();//获取本地heap
		
		System.out.println( "javaHeap: "+ javaHeap);
		System.out.println( "nativeHeap: "+ nativeHeap);
	}

	@Override
	public void dispose() {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

	@Override
	public void pause() {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

	@Override
	public void render() {
		Gdx.gl.glClear(GL10.GL_COLOR_BUFFER_BIT);
	}

	@Override
	public void resize(int arg0, int arg1) {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

	@Override
	public void resume() {
		// TODO Auto-generated method stub

	}

}

下载链接:

http://download.youkuaiyun.com/detail/caihongshijie6/7035857

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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