Quick 3.x中的触摸机制

  Quick中的触摸与Cocos2d-x中与触摸有很多地方不同。在Cocos2d-x中,只有Layer能够触摸,当然,也可以让其他的node也实现触摸,但是太麻烦。而在Quick中,它的每个Node都可以实现触摸,这就不用再像cocos2d-x中通过坐标判断触摸对象,用起来更加方便。

  给Node添加触摸事件:首先setTouchEnabled(true)打开触摸,然后用addNodeEventListener(cc.NODE_TOUCH_EVENT,handler(self,self.onTouch))添加触摸事件。之后,我们就可以在onTouch(event)里面处理触摸事件了。

  Quick中的触摸是按照Node的层级响应的,在同一个父Node下的所有子Node,响应的先后是按照子Node的ZOrder大小,ZOrder越大,就越先响应;不同父Node下的子Node,是按照它们所在的层级高低响应,根Node的层级最小,它的子Node层级都比它大,层级越大越先响应。

  触摸事件的阶段:

  1.找出层级最高的Node,且ZOrder最大,包含触摸区域的targetNode;

  2.从targetNode的根Node往上找,中间只要isTouchCaptureEnabled()为false,就丢弃该targetNode,重执行步骤1;

 3.触发targetNode的触摸事件,如果返回false,则重新执行步骤1;

 4.检查触发的Node的isTouchSwallowEnabled(),为true,则将触摸事件往下朝着根Node传递,继续触发触摸,直到终止;为false,则停止传送。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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