cocos2dx 学习【一】 环境搭建 win7 +vs2012+ cocos2dx-2.1.4

本文介绍如何在Win32环境下搭建Cocos2dx 2.1.4版本开发环境,并解决了编译过程中的常见问题,如批处理文件运行失败及头文件缺失等。

1) 如果在win32 下面编写的cocos2dx 的代码其文件 .cpp,.h 的文件,基本上都其他的平台上面可以直接把文件编辑是没有问题的!

2) 大多数的学习游戏开的人,使用的很多都是 win32 系统,但是网上很多的教程在ios上面的操作! 本人也是使用的就是win32 系统!比较符合android 开始的鞋童们!呵呵呵
3)我在接下文章总结出自己在项目中遇到的问题,已经解决的办法! 

1) 准备的工具 VS2012,cocos2dx-2.1.4 [这个版本好像是稳定版本]

2)解压cocos2dx-2.1.4 后进入里面有个批处理文件 :build-win32.bat,直接双击运行,编译时间比较长!

3)编译成功没有问题的话,生成文件夹Debug.win32,进入Debug.win32中,对文件进行分组,右键->分组依据->类型,把所有的以.dll结尾的文件复制,放入C:\Windows\System32和C:\Windows\system中,

4)在把所有以.lib结尾的文件复制,放入VS 目录,Microsoft Visual Studio 11.0\VC\lib 文件夹中,我的目录是:D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\VC\lib

5)双击 create-blackberry-project.vbs 这个文件,主要是想的VS 中添加cocos2dx项目创建

6) 就可以在VS 创建cocos2dx 项目


问题:
1)build-win32.bat 创建cocos2dx 不成功报错error MSB5009 :分析解决方案文件中的嵌套项目节时
解决方法:打开当前文件夹中cocos2d-win32.vc2012.sln ,用vs 往解决方案里面随便添加一个文件再删除,重新保存解决方案即可。
2)在VS 创建项目编译不成功,无法找到 cocos2d.h 
解决方法:给电脑添加一个环境变量,Cocos2dx 值为你cocos2dx解压包的路径,注意在最后添加“\”

在右键项目->属性->c/c++->常规 ->附加目录 (画红线的地方,进入修改,把括号里面换成,刚刚添加的环境变量 我定义变量Cocos2dx)






内容概要:本文档是份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和信号处理知识,从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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