Cocos2d-x3.0之路--02(引擎目录分析和一些细节)

本文详细介绍了Cocos2d-x引擎的文件结构,包括核心代码、测试项目、帮助文档等内容,并提供了创建项目的具体步骤。

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关于怎么搭建环境的我就不写了,网上很多。

那么 我们来看看 引擎文件的目录 所谓知己知彼 百战不殆嘛


先说一下setup.py 这个文件是有关配置的python文件,比如我们在进行android移植的时候 需要填写 ANT NDK SDK的路径 这个时候就需要在这里面指定位置 ~


build :

        各平台的编译脚本,对了testCpp在Mac XCode和Windows的VS2012的测试项目文件在这个目录下。

cocos:

      是引擎的核心代码,如果您对OpenGL,C++ ,C语言,IOS,Android,STL,Linux等技术熟悉,并希望从事开发引擎的工作,可以阅读源码,

      我们在创建一个Cocos2d-x新项目时候这些源码会自动拷贝到工程目录下

docs:

      帮助文档,不过需要doxygen工具才能获取。不懂!

extensions:

    AssertManager 资源管理代码 ;GUI组建代码;physics-nodes源码

external:

Box2d;Chipmunk;crul;freetype;jpeg;json;lua;png;sqlite3;tiff;tinyxml2;unzip;websocket;等第三方跨平台库的源码(大多数是C语言)

licenses:

各种开源协议,(Cocos2d-x就是把多个开源项目整合到一起的大开源项目)

plugin:

       admob;alipay;googlepaly;nd91;qh360;uc;umeng;weibo; (广告平台;社交平台;统计平台;支付平台;。。。)我觉得还缺推送平台,还有应该开发一致性接口。

       开发者可以2行代码搞定各种平台的接入,让各平台遵循Cocos2d-x定义的统一规范。

       不知道大家用没用过,反正我没用过。

projects:

这个文件夹是我自己建的 因为 可以方便管理自己的项目 我们在桌面上创建一个批处理文件 例如 create_project.txt

然后在里面写上以下代码 这里的目录大家就填自己的就OK 刚开始我不知道这个包名写来做什么 因为创建完毕文件夹都是 MyCppGame 但是后来做android移植的时候有用,所以还是按照规范来 最后保存为.bat的文件 OK了 以后就可以用这个来创建工程 

切记 不要中途关闭它 创建完成之后会自动关闭


@echo off  
echo =============新建项目==============  

E:
cd E:\cocos2d-x-3.0\cocos2d-x-3.0\tools\cocos2d-console\bin

echo 正在创建新项目...  

set /p var1=请输入工程名: 
set /p var2=请输入包名:
cocos new -p %var2% -l cpp -d E:\cocos2d-x-3.0\cocos2d-x-3.0\projects\%var1%
  
pause  

创建完成之后 我们在 projects文件夹里面 看到的就是这个样子 是不是看起来很好啊



templates:

      项目模版文件,在cocos new命令之后,该目录下的模版文件被拷贝走,并重新命名。

tests:

     测试项目源码

tools:

    各种工具,大多数用Python语言编写,cocos new等控制台命令实现都在这里。



其他的 我也不知道有什么用 反正我暂时也用不到~


内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术非正交多址接入技术感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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