Cocos2d-x笔记记忆整理Day3

本文深入探讨了Cocos2d-x的动作系统,包括持续性动作和瞬时性动作的区别,以及如何通过并行或序列方式组合动作。以实际例子说明如何合理利用动作系统模拟真实世界的行为,如船沿运动轨迹的切线运动。

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动作
Cocos2d-x的动作大致分为持续性动作和瞬时性动作。
区别也如字面所属,持续性动作可以设置时长,而瞬时性动作将在一帧内完成。
同时,上述动作也可以通过并行或序列的方式进行叠加。

如,并行:车轮在自身转动的同时也将向前方移动;串行:物体先进行A动作,再进行B动作,最后进行C动作。

在源码实现细节上,Sequence和Spawn组合动作类,并没有采用动态维护一个可变长的动作列表,而是仅定义了m_pOne和m_pTwo两个动作成员变量。其中,m_pTwo代表的是末尾动作,而m_pOne代表的是除末尾动作以外的动作或动作序列。
也就是说,cocos2d-x采用的是递归的方式处理动作列表的,例如存在一个动作序列[A, B, C, D]
那么[A, B, C, D] = [A, B, C](m_pOne1) + [D](m_pTwo1)
                 = [A, B](m_pOne2) + [C](m_pTwo2) + [D](m_pTwo1)
然后再解决[A, B]动作后,再从递归中跳回上一层继续解决C动作...
采用递归的这种方式,而非使用容器,减少了维护的复杂性,同时虽然牺牲了一部分效率,但可以换来代码的简洁,所有的动作组合只需要考虑两个动作的组合即可。

一个栗子:
当一艘船从A驶向B的过程中,若仅让船体以贝塞尔曲线的形式运动,而不时刻调整船头方向明显是不合理的。
在编程中,一个简单而行之有效的办法是通过微分法,以极短的时间内的位移,计算出tan值,再通过arc(tan)算出转动角度,从而模拟船沿运动轨迹的切线运动。



内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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