搭建NetBeans Cocos2d-x 3.0正式版编程环境

http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=199402


经过测试Linux下可通过NetBeans打开Cocos2d-x 3.0 项目,Netbeans支持对Cocos项目进行代码编写,构建和调试,当然支持代码提示了。


搭建过程如下:


一:安装cocos2d-x 
       从cocos2d-x 官网 http://www.cocos2d-x.org/ 下载最新的cocos2d-x 并安装。感觉只要你的系统安装了python2.7的话(我的Linux Mint 16 自带python2.7.5)各个平台安装流程基本一样,没安装好的请参考此文:How to run Cpp-tests on Linux


二:安装Netbeans IDE 8.0
        如果你的Linux发行版的商店中没有新版本请到Netbeans官网进行下载:https://netbeans.org/downloads/
        注意选择下载支持C++的版本
        安装:(手动下载的适用)

         cd [下载的Netbeans所在目录]
         chmod +x ./netbeans-8.0-linux.sh 
         ./netbeans-8.0-linux.sh 

        等待几秒钟就会打开安装向导,安装步骤很简单。


三:创建cocos项目HelloCocos
          3.1 打开终端使用cocos 脚本创建cocos项目,命令如下
          


      3.2 创建Netbeans 项目

          打开Netbeans IDE 8.0 选择 文件->新建项目 选择创建C/C++项目
              



            选择刚刚创建的cocos项目文件夹(注意是项目文件夹不是proj.linux)
                    


         点击 选择 Netbeans会根据项目的cmke配置开始生成cocos项目,请等待几分钟
                   


  至此我们的Cocos2d-x项目就已经在Netbeans中创建好了。


四:在Netbeans中编程

          4.1 代码提示,Netbeans支持在编码时显示完整的代码提示,同时显示文档
                 在AppDelegate::applicationDidFinishLaunching() 中更改了窗口大小和标题
                 在HelloWorld::init()中修改文本标签为“HelloCocos3.0”,设置背景精灵大小为窗口大小
                


         4.2 按F11 构建项目 完成后 按Ctrl+F5调试运行,运行效果如下图
               


         4.3 调试程序
            在HelloWorld::init()中设置一个断点,构建项目->调试运行 我们便可以查看调用堆栈,变量的值等等。
             

五:其他


    在Linux下搭建Android项目过程和MacOSX 中类似,有兴趣的可以参考此文   Cocos2d-x 3.0正式版及android环境搭建详细教程   , 同时推荐使用Genymotion这个Android模拟器。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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