14、构建复杂Cocos2D游戏的实用指南

构建复杂Cocos2D游戏的实用指南

1. iPad应用资源加载

在iPad上运行应用时,cocos2d会尝试加载带有 –ipad –ipadhd 后缀的资源。若这些资源不存在,cocos2d会回退到加载无后缀的标准分辨率资源。此时,Retina iPad将无法找到任何资源的 –ipadhd 版本,从而显示较小的SD资源。
可以提供所有资源的 –ipad –ipadhd 变体,也可以更改cocos2d查找的后缀类型。对于DoodleDrop项目,在Retina iPad上使用常规的Retina资源就足够了。可以通过将iPad和iPad Retina后缀分别更改为空字符串和 –hd 来实现:

[CCFileUtils setiPadSuffix:@""];
[CCFileUtils setiPadRetinaDisplaySuffix:@"-hd"];

尽早运行此代码,例如在第一个场景的 init 方法中或直接在 AppDelegate 类中。此后,第一代和第二代iPad将加载无后缀的资源,而Retina iPad将加载 –hd 资源。

2. 通用应用与独立应用的选择

将应用移植到iPad时,通常需要决定应用在App Store中是作为单个(通用)应用,还是作为两个独

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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