cocos2d-js v3.1 bug记录

本文详细介绍了在使用Cocos2d-x进行游戏开发时遇到的屏幕顶部或右侧出现小黑边的问题以及Chrome手机模拟器报错的情况,并提供了相应的解决方案。包括适配策略调整、修改Node.js中的removeAllChildren方法实现脏检查,以及为解决全屏显示问题添加CSS样式。此外,还指出了在不同设备和浏览器上可能遇到的兼容性问题,并给出了相应的应对措施。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

写在前面,本帖记录为主,如果新版已经修复,请忽略。。。
1、屏幕顶部或者右侧出现的小黑边(个位像素的宽度)(SHOW_ALL适配策略)

cc.view.setDesignResolutionSize(720, 1280, cc.ResolutionPolicy.SHOW_ALL);

效果如图:
这里写图片描述
强迫症不能忍,原因就不细究了,解决方法如下:

var policy = new cc.ResolutionPolicy(cc.ContainerStrategy.PROPORTION_TO_FRAME,cc.ContentStrategy.EXACT_FIT);
cc.view.setDesignResolutionSize(720, 1280, policy);

2、removeAllChildren方法失效
查看对象属性发现数组已经清空但是没有触发dirty check
解决方法如下,修改CCNode.js下removeAllChild方法

removeAllChildren: function (cleanup) {
        // not using detachChild improves speed here
        var __children = this._children;
        if (__children != null) {
            if (cleanup == null)
                cleanup = true;
            for (var i = 0; i < __children.length; i++) {
                var node = __children;
                if (node) {
                    // IMPORTANT:
                    //  -1st do onExit
                    //  -2nd cleanup
                    if (this._running) {
                        node.onExitTransitionDidStart();
                        node.onExit();
                    }
                    if (cleanup)
                        node.cleanup();
                    // set parent nil at the end
                    node.parent = null;
                }
            }
            this._children.length = 0;
            this.setNodeDirty();
           cc.renderer.childrenOrderDirty = true;
        }
    }

添加的只有最后两行:

this.setNodeDirty();
cc.renderer.childrenOrderDirty = true;

3、一个不算bug的bug,适配有时候不能全屏
效果如图:
这里写图片描述
html示意如下:

<body>
    <canvas id="gameCanvas" width="720" height="1280"></canvas>
</body>

修改方案很简单:

<style>
body {overflow: hidden;}
</style>

4、chrome手机模拟会报错
head标签添加:

<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1,maximum-scale = 1,user-scalable = 0"/>

刚学cocos,有理解不对的地方欢迎讨论。。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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