Andengine 学习笔记- 事件的传递

Andengine触摸事件解析
本文详细解析了Andengine中触摸事件的工作原理,包括如何通过注册TouchArea实现触摸监听,以及事件传递机制等内容。
在Andengine的API中,Andengine负责捕获触摸事件,如果我们需要监听触摸事件,则需要向Scene注册。


mScene.registerTouchArea(touchArea);


通过查阅IToucheArea的源码发现

@Override
public boolean contains(float pX, float pY) {
return true;
}

@Override
public float[] convertSceneToLocalCoordinates(float pX, float pY) {
return new float[] { pX, pY };
}

@Override
public float[] convertLocalToSceneCoordinates(float pX, float pY) {
return new float[] { pX, pY };
}

@Override
public boolean onAreaTouched(TouchEvent pSceneTouchEvent, float pTouchAreaLocalX, float pTouchAreaLocalY) {
return false;
}


一个区域里有自己的判断当前触摸的坐标是不是属于自己感兴趣的,如果不是则直接抛弃。

因为Shape类是实现了ITouchArea接口的,所以我们的Sprite等精灵类都可以直接被注册。

在Scene的源码里可以找到相关的代码,于是我们了解了,在Andengine中,监听触摸和ENtity并不是同一个概念,两者是独立的,于是这也解释了,为什么在Scene中detach了一个Entity,在其注册过监听的地方触摸还是会触发和以前一样的效果。

再来关注事件的传递,在源码中我们发现由于事件需要Area本身来判断其是否属于Area,所以在注册的时候并不存在类似Android中的父子关系,传递是根据注册的顺序一个一个进行的,但是相同的是如果一个Area宣布自己处理了时间(返回了true),传递序列就会直接终止,这里和Android中的事件是一样的。

但是这样固定的顺序会有一些问题,其实设计者已经考虑到了这个问题,于是我们在源码中发现了一个标志量:mOnAreaTouchTraversalBackToFront。 这个标志会决定当前事件的传递是正序还是逆序,这样就在一定程度上解决了我们的问题。
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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