24、Cocos2d在iPhone和iPad上的应用:比你想象的更简单

Cocos2d在iPhone和iPad上的应用:比你想象的更简单

1. 卡片相关操作

在开发扑克牌游戏时,首先要处理卡片的相关操作,包括卡片的锁定、创建、洗牌等。
- 卡片锁定功能 :在 Card.m 文件中添加卡片锁定的实用函数,代码如下:

-(void)lock {
    locked = true;
}

-(void)unlock {
    locked = false;
}

-(void)toggleLock {
    locked = !locked;
}

同时,在 Card.h 文件中声明相关变量和函数原型:

#import <Foundation/Foundation.h>

@interface Card : NSObject <NSCopying> {
    NSUInteger rank;
    NSUInteger suit;
    BOOL locked;
}

@property BOOL locked;

-(id)initWithRandomCard;

-(NSString *)humanSuit;
-(NSString *)humanRank;

@end
  • 创建牌堆 :为了简化应用逻辑,需要将卡片放入牌堆中。在 Deck.h 文件中
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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