2.【cocos2d-x-2.2.1】新建项目

Cocos2d-x项目创建教程
本文介绍如何使用命令行工具创建Cocos2d-x项目。通过详细步骤指导,包括打开命令提示符、切换到Cocos2d-x安装目录、指定项目名称和包名等,帮助读者快速上手。

新建项目是在cmd命令中执行代码创建

步骤一:打开cmd窗口

步骤二:输入cocos2d软件安装的硬盘e:      (输入e:之后回车会自动跳到下一行显示为E:\>)

步骤三:然后输入cd + 空格+cocos2d文件夹中的project-creator根目录

步骤四:回车之后输入python create_project.py -project 项目名 -package 包名 -language cpp

        注意:包名必须是三层结构,否则就会报错,例如:python create_project.py -project Demo1 -package com.candy.org -language cpp

步骤五:如下截图,如果之前步骤操作成功了就会看到下面出来好多的Done!

步骤六:然后就可以到cocos2d-x的根目录下发现程序自动创建了一个文件夹叫projects,新创建的项目就在文件夹里面

         注意:第一次执行创建时候系统会自动创建一个projects文件夹;第二次再创建新项目的时候,新项目就会自动创建在此目录里

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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