这几天在cocos2dx上的心得

本文详细探讨了将PRKIT和CCBLADE整合到cocos2dx环境下的实践过程,重点解析了CGPoint与CCPoint的区别,以及在使用Box2D时处理结构体引用的策略。通过实例展示了如何正确地进行数据类型转换,避免在运行时出现的未知错误。

想把PRKIT放到cocos2dx上运行以及CCBLADE都移过来,但是却频繁出莫名其妙的问题,不得其解,看代码改动主要是CCPoint以及b2Vec2的转换。

1.cocos2d的CGPoint是个结构体,而cocos2dx的CCPoint是个类,这2个有本质的区别,b2Vec2也是一个结构体。glVertexAttribPointer(kCCVertexAttrib_Position, 2, GL_FLOAT, GL_FALSE, 0, vertices);vertices一定得是个结构体数组。

2.box2d很多函数,比如const b2Vec2& b2PolygonShape::GetVertex(int32 index)返回的是个引用,而不是结构体的复制。因此在box2d对象被释放时候这个结构体有可能不存在了,所以一定要自己重新创建一个结构体自己用是这样b2Vec2(x,y)。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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