cocos2d-x相关词汇翻译

本文详细介绍了 Cocos2d-x 游戏引擎中的各种动画效果及其使用方法,包括帧动画、网格动画、移动、跳跃、旋转、缩放、切变、颜色渐变等,还涉及了序列化、补间动画、淡入淡出等概念。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

CCFiniteTimeAction  finite-有限的 有限时间的动作

sequenceable 可顺序化的

Serialization  序列化 - 字节流传输

actionInterval interval-间歇 -持续动作

actionInstant instant-瞬时的-立即动作

CCRepeat:重复执行几次、CCRepeatForever:永远执行、CCSequence:按序列执行、CCSpawn:同时执行、CCActionEase家族:补间动画

CCAnimate:帧动画,CCGridAction家族:网格动画-全屏幕的,翻转,抖动,震荡,水波纹等。

CCMoveTo:移动到、CCMoveBy:按……移动
CCJumpTo:跳跃到、CCJumpBy:按……跳跃
CCBezierTo:贝兹移动到、CCBezierBy:按……贝兹移动
CCRotateTo:旋转到、CCRotateBy:按……旋转 - 旋转动作顺时针是正方向
CCScaleTo:缩放到、CCScaleBy:按……缩放
CCSkewTo:切变到、CCSkewBy:按……切变
CCTintTo:颜色渐变到、CCTintBy:按……颜色渐变
CCFadeIn:从无到有,也叫淡入、CCFadeOut:从有到无,也叫淡出、CCFadeTo:改变不透明度到某个值
CCBlink:闪耀
CCDelayTime:延时
UIaccelerometerDelegate :accelerometer-加速计 delegate-委托,代表
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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