quick-x 创建新项目

本文介绍如何使用QUICK在Mac和Windows环境下创建新项目,包括设置环境变量、指定项目包名及屏幕方向等关键步骤。

原文地址   : http://quick.cocoachina.com/wiki/doku.php?id=zh_cn:get_started_create_new_project


创建新项目

创建新项目之前,确保已经正确设置了 QUICK_COCOS2DX_ROOT 环境变量,参考:

~

在 Mac 环境里创建新项目

启动 “终端” 应用程序,然后进入需要放置新项目的目录:

> cd ~/Desktop

运行 create_project.sh 命令,并指定项目的 package name:

> $QUICK_COCOS2DX_ROOT/bin/create_project.sh com.mycompany.games.game01

create_project.sh 命令会以 package name 的最后一节作为新项目的目录名,因此上述命令会创建一个名为 game01 的目录。

成功后可以看到如下画面:

~

接下来就可以用 player 运行项目了。或者打开 proj.ios, proj.android 里的工程文件,在真机上进行测试。

~~

在 Windows 环境里创建新项目

与 Mac 环境类似,只不过是在“命令提示符”窗口中执行 create_project.bat

注意:不要在 cygwin 窗口里执行 create_project.bat 或者 create_project.sh

> %QUICK_COCOS2DX_ROOT%\bin\create_project.bat com.mycompany.games.game01

~~

创建项目时指定屏幕方向

-o 参数指定屏幕方向,可用值有 landscape(横屏)、portrait(竖屏),例如:

> $QUICK_COCOS2DX_ROOT/bin/create_project.sh -o landscape com.mycompany.games.game01

如果要修改已有项目的屏幕方向,请参考 如何设置游戏的屏幕方向


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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