Sprite Kit学习笔记(二)

本文介绍SpriteKit中SKSpriteNode的纹理应用方法,包括直接利用图片名称添加纹理与使用SKTexture添加的区别,探讨锚点属性、颜色混合因子及纹理预加载的重要性。

笔记一给大家大概介绍了Sprite Kit,并且通过一个简单的demo让大家对Sprite Kit有初步的认识,今天接着前面的学习内容。在demo中我们简单的使用了SKSpriteNode,我们没有给它添加texture,Sprite Kit让我们在没有texture的情况下使用填充颜色的方法来显示一个Sprite,不过在游戏只做中,这可能会用得比较少,添加texture似乎是一个必不可少的工作,接下来让我们来了解一下SKSpriteNode如何添加texture以及一些相关的知识。

 

这里可能会跟cocos2d做一下比较,因为实在是太相似了。首先texture说白了就是图片,准备好你的图片,放到你的工程文件夹里面。具体的SKSpriteNode类里面的东西,建议大家还是去一下官方的api,了解仔细,用起来会更加顺,这里我大概说一些。可以直接使用图片名称为Sprite添加texture,也可以创建一个SKTexture,然后将创建好的texture添加给Sprite,这两种到底有什么区别呢,通过图片名称直接创建,要经过一个渲染的过程然后才添加给Sprite,使用texture添加的话,你可以在要用到该Sprite的时候,事先渲染图片,然后直接添加给Sprite,根据不同的情况使用吧,目前我也只了解这些,以后在开发过程中再深入去了解。提前渲染图片也是后面要说到的东西。

 

直接利用图片名称为Sprite添加texture,不能设置其大小,Sprite会根据你的图片大小渲染成为一样大小的图片,图片太大的话渲染的时候会占用很多内存,这是需要注意的。使用SKTexture添加的话,可以在添加的同时连同初始化Sprite的size,因为Sprite的frame属性是只读的,所以只能在初始化的时候设置其大小。此时,如果你设置的size大过你原本的texture,texture会自动放大器适应设置的size,这时图片可能就会因放大而失真。相反的,size小的话也一样,texture会自动调整。

 

接下来是anchorPoint属性,默认为(0.5, 0.5),即图片的中心位置,这个根据自己需要使用。还有colorBlendFactor,这是Sprite颜色的设置,colorBlendFactor可以实现一个颜色渐变的效果,这里也不多说。

 

SKTexture类,也是一个很重要的类,我们用它来创建Sprite所需要的texture,可以直接用图片名称创建texture,创建后的texture可以重复使用,Sprite的动画执行可以通过一系列的texture切换来实现,这里再强调一下preLoad,这对整个程序的效率有很大的提高作用,作为开发者,我们肯定知道我们时候需要用到哪些Sprite,在这之前我们就可以先完成这些图片的渲染,当我们需要的时候可以直接拿来用,这可以帮我们省去部分时间,让程序更加顺畅。不再使用的texture会被内存释放掉,这是遵循内存管理的机制,这与cocos2d的道理是一样的,cocos2d也提供了很多内存优化的方法,这是游戏制作必须要考虑的。不过,Sprite Kit应该会有属于自己的一套处理内存的机制,无非就是retain和release,这留到以后再研究。

 

另外,当我们有很多texture的时候, 我们可以把所有的texture拼接成一个texture Atlas,cocos2d中,可以利用texturePacker制作Atlas,并生成plist文件,在Sprite Kit中也可以根据Atlas图片和plist文件,Sprite Kit自动渲染Atlas里面的所有texture,然后我们根据对应的名字取得texture使用,而且可以重复使用,这对内存优化也起到很大作用。

 

前面提到过Sprite动画的实现,SKAction提供给我们一个animateWithTextures函数,我们可以很轻松地实现Sprite的一个动作动画。

 

大概就这些内容,没有代码,其实觉得自己应该做个小demo的,但是因为严重缺乏图片资源,就算了,把该记的记下来就行了。接着学习!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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