cocosx-2d for Windows Phone 概述

CocosX-2D是一款强大的跨移动平台游戏引擎,提供了包括渲染引擎、物理引擎、碰撞检测、音效脚本、动画、人工智能、网络引擎等功能。它在Windows Phone平台上基于D3D实现二维图像引擎,并集成了Box2D作为物理引擎。本文详细介绍了CocosX-2D的主要类如CCDirector、CCCamera、CCScene、CCLayer、CCSprite和CCAction,以及如何使用这些类来创建和管理游戏场景。

cocosx-2d是一款跨移动平台的游戏引擎。

游戏引擎包含以下系统:


而CocosX-2d 包括:
  • 二维图像引擎(在Windows Phone上基于D3D实现)
  • 物理引擎(集成了Box2D)
  • 碰撞检测
  • 场景管理
  • 粒子系统
  • 声音引擎(CocosDenshion)
下载地址:

主要的类:
  • CCDirector,导演
  • CCCamera,照相机
  • CCScene,场景
  • CCLayer,图层
  • CCSprite,精灵(物体)
  • CCAction,动作(动画)
一个游戏只有一个CCDirector,主要是初始化和销毁资源。
CCDirector管理CCScene管理场景的方法有:
runwithScene,运行场景
drawScene,绘制场景
pause,暂停游戏
resume,恢复游戏

CCCamera用来渲染场景中的精灵或图层,以及控制这些元素的缩放,旋转和位置变化。

CCScene是CCLayer的容器,包括人物,菜单,背景等。

CCLayer管理CCSprite,文本,菜单,人物等,以及精灵的触屏事件,键盘事件也在这维护。

CCSprite具有CCAction,可以是一个可以不断变化的图片,包括位置,角度,大小等。

CCAction主要控制CCSprite的动作变化,比较贴近对话等。



根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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