cocos2d-x学习笔记(1) windows8环境搭建(转)


打算开始学cocos2d-x,这里把学cocos2d-x的环境搭建给记录下,顺便也防止以后忘记。我用的平台是windows8+vs2012。下面就是主要步骤: 

1、cocos2d-x引擎的下载:

官方版本地址为:http://www.cocos2d-x.org/projects/cocos2d-x/wiki/Download,我目前用的版本是cocos2d-x-2.2.2

2、平台的搭建:


下载完成后,将cocos2d-x解压到一个盘里,我的是在e盘:


TM截图20130426114218.png
接下来安装好vs2012,这个跟着步骤安装就好。

安装vs完毕后,进入cocos2d-x的文件夹,双击下图所示文件进入vs2012:
TM截图20130426121425.png

右键点击解决方案,将整个项目重新生成(或直接按F6 键),如下如图:
TM截图20130426121641.png
这里需要一段时间。
生成完毕后,可以点击它自带的例子运行一下,如下图:(右键单击Hellocpp->调试->启动新实例):
TM截图20130426121920.png

TM截图20130426121841.png

如果运行以下程序及成功:
TM截图20130426122228.png

还可以运行下TestCpp看看cocos2d-x里的各种效果:
TM截图20130426122404.png

但此时自己还不能建自己的cocos2d-x工程,此时我们要关闭vs2012,然后双击cocos2d-x文件夹里的install-templates-msvc.bat
TM截图20130426122828.png

然后再次点击cocos2d-win32.vc2012.sln,打开vs2012(我写cocos2d-x程序都是这样打开的)
此时新建项目里就可以建自己的cocos2d工程了。
TM截图20130426123158.png

TM截图20130426123229.png

TM截图20130426123237.png

点finish之后就出现新的项目工程:
TM截图20130426123353.png

然后右键点击项目,调试跑一跑:
TM截图20130426123525.png

ok!cocos2d-x的windows8+vs2012安装成功!

原帖:http://my.eoe.cn/baimu/archive/3050.html
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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