处理touch + 判断是否碰到sprite

-(void) registerWithTouchDispatcher
{
	[[CCTouchDispatcher sharedDispatcher] addTargetedDelegate:self priority:kCCMenuTouchPriority swallowsTouches:NO];
}
 
-(BOOL) ccTouchBegan:(UITouch *)touch withEvent:(UIEvent *)event
{ 
    CGPoint touchLocation = [self convertTouchToNodeSpace:touch];
    for (CCSprite *mole in moles) {
        if (mole.userData == FALSE) continue;
        if (CGRectContainsPoint(mole.boundingBox, touchLocation)) {
 
            mole.userData = FALSE;            
            score+= 10;
 
            [mole stopAllActions];
            CCAnimate *hit = [CCAnimate actionWithAnimation:hitAnim restoreOriginalFrame:NO];
            CCMoveBy *moveDown = [CCMoveBy actionWithDuration:0.2 position:ccp(0, -mole.contentSize.height)];
            CCEaseInOut *easeMoveDown = [CCEaseInOut actionWithAction:moveDown rate:3.0];
            [mole runAction:[CCSequence actions:hit, easeMoveDown, nil]];
        }
    }    


#pragma mark - Adjusted Box
-(CGRect)adjustedBoundingBox {
    // Adjust the bouding box to the size of the sprite
    // without the transparent space
CGRect vikingBoundingBox = [self boundingBox];
    float xOffset;
    float xCropAmount = vikingBoundingBox.size.width * 0.5482f;
    float yCropAmount = vikingBoundingBox.size.height * 0.095f;
    if ([self flipX] == NO) {
        // Viking is facing to the rigth, back is on the left
        xOffset = vikingBoundingBox.size.width * 0.1566f;
    } else {
        // Viking is facing to the left; back is facing right
        xOffset = vikingBoundingBox.size.width * 0.4217f;
    }
    vikingBoundingBox =
    CGRectMake(vikingBoundingBox.origin.x + xOffset,
               vikingBoundingBox.origin.y,
               vikingBoundingBox.size.width - xCropAmount,
               vikingBoundingBox.size.height - yCropAmount);
    if (characterState == kStateCrouching) {
        // Shrink the bounding box to 56% of height
        // 88 pixels on top on iPad
        vikingBoundingBox = CGRectMake(vikingBoundingBox.origin.x,
        vikingBoundingBox.origin.y,
        vikingBoundingBox.size.width,
        vikingBoundingBox.size.height * 0.56f);
}
    return vikingBoundingBox;
}

return TRUE;}



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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