cocos2d sprite精灵初始化

最新推荐文章于 2025-06-20 10:12:57 发布
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使用Cocos2d-x框架时，加载精灵帧必须先通过CCSpriteFrameCache将plist文件加入缓存，否则调用initWithSpriteFrameName会导致程序崩溃。本文介绍正确的加载方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


initWithSpriteFrameName一定要加一句sharedSpriteFrameCache，把plist加入缓存，初始化时从缓存寻找图片，否则程序直接崩溃

CCSpriteFrameCache::sharedSpriteFrameCache()->addSpriteFramesWithFile("level-sheet.plist");

initWithSpriteFrameName("gold-0-0.png");



林奇lc
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深度学习模型在PDE求解中的实战：详细综述
u012133341的博客
05-24 349
传统数值方法，如有限差分法（FDM）、有限元法（FEM）和谱方法，虽然在低维问题中表现良好，但在高维情况下往往效率低下。深度学习模型通过强大的函数逼近能力，可以直接学习PDEs的解或解算子，绕过传统方法对网格的依赖。本文将深入探讨深度学习模型在PDEs求解中的实际应用，重点介绍物理信息神经网络（PINNs）、深度BSDE方法和傅里叶神经算子（FNO），并提供可运行的代码示例。以下是三种关键方法及其在PDEs求解中的应用。以下是深度学习方法在具体PDEs求解中的实际案例，展示其在不同领域的应用。
神经网络在求解偏微分方程（PDE）方面的应用
百态老人的博客
01-10 1145
通常神经网络是将数据在有限维空间之间进行映射或转换，而用于求解偏微分方程的神经网络则是在无穷大空间之间进行映射。特定的偏微分方程如Stokes方程可对流体流动进行建模，其使用的增量越小，模型精度越高，但数值求解所需时间越长。神经网络擅长拟合像这样的黑盒未知函数，输入和输出均为向量。神经网络在求解偏微分方程（PDE）方面的应用已经成为近年来的研究热点。传统的数值方法如有限差分法、有限元法等在处理高维、非线性或复杂边界条件的偏微分方程时，往往面临计算量大、收敛速度慢等问题。
fourier_neural_operator:使用傅立叶变换学习微分方程中的算子
03-18
傅立叶神经算子 该存储库包含该论文的代码： 在这项工作中，我们通过直接在傅立叶空间中对积分内核进行参数化，从而制定了一种新的神经元运算符，从而实现了高效而富有表现力的体系结构。我们对Burgers方程，Darcy流和Navier-Stokes方程（包括湍流状态）进行实验。与现有的神经网络方法相比，我们的傅里叶神经算子显示了最先进的性能，并且与传统的PDE求解器相比，它的速度提高了三个数量级。 它来自以前的作品： 要求 档案文件 代码采用简单脚本的形式。每个脚本应该是独立的并且可以直接运行。 fourier_1d.py是傅立叶神经算子1D的问题，如（与时间无关的）Burgers方程的第5.1节中所讨论的。 fourier_2d.py是傅立叶神经算子的2D问题如达西流在第5.2节中所讨论的。 fourier_2d_time.py是傅立叶神经算子的2D问题诸如在5.3节中讨论的Navier
深入解析NeuralOperator中的傅里叶神经算子(FNO)技术
最新发布
gitblog_00978的博客
06-20 645
深入解析NeuralOperator中的傅里叶神经算子(FNO)技术 傅里叶神经算子概述 傅里叶神经算子(Fourier Neural Operator, FNO)是一种创新的深度学习架构，专门用于求解偏微分方程(PDE)家族。这项技术首次实现了在Navier-Stokes方程上学习分辨率不变的解算子，在所有现有深度学习方法中达到了最先进的精度，同时比传统求解器快达1000倍。 算子学习的基本概念...
深度学习（Deep Ritz,Galerkin,PINN）求解偏微分方程(PDE)解读
weixin_35752122的博客
01-13 2048
深度学习在求解偏微分方程(PDE)中有三种主要方法: Deep Ritz, Galerkin 和 PINN. Deep Ritz 方法是通过使用深度神经网络来逼近解析解来求解 PDE 的. 它使用了 Ritz 方法中的估计量来训练网络, 从而得到逼近解. Galerkin 方法是通过在网络中使用 Galerkin 方法中的基函数来求解 PDE 的. 它使用了 Galerkin 方法中的线性组合...
使用深度学习和物理约束求解偏微分方程
weixin_41582053的博客
08-27 6751
偏微分方程的求解是一项非常重要和困难的任务，许多偏微分方程没有解析解，需要通过数值方法的手段寻找数值解。结合深度学习的偏微分方程求解方法有着巨大的应用潜力。PINN方法以其内嵌物理公式的创新正成为研究的热点。本文介绍了PINN方法的基本原理，并通过若干实例展示了其求解的有效性
DeepONet或FNO（傅里叶神经算子）与PINNs的作用场合&用途
m0_45861823的博客
12-11 5732
因此，有人就提出了算子学习，它只学习算子（如偏导算子，拉普拉斯算子，梯度算子），再由算子组合成方程，那么它就可以适应不同的条件，训练好算子之后，对于不同的条件，只需要通过不同的组合方式就可以，不需要对每个案例都单独训练一次。但PINNs对每一种案例都需要单独训练一次，比如说某个方程的系数变了，初始和边界条件变了，都需要单独训练，而且训练一次耗时很长。
傅立叶变换/傅立叶神经算子/Fourier Transform
weixin_49656477的博客
11-14 1343
基于论文FOURIER NEURAL OPERATOR FOR PARAMETRIC PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS
基于神经网络的代理模型在偏微分方程求解中的应用与进展
03-28
内容概要：本文详细介绍了基于神经网络的代理模型在解决偏微分方程（PDE）问题中的应用和发展。首先讨论了卷积神经网络（CNN），特别是U-Net架构，在Darcy方程等具体问题中的应用。接着探讨了几种新型神经算子，如...
傅立叶神经算子：高效解决偏微分方程的新架构
傅立叶神经算子的实现涉及到了对各种偏微分方程的求解，包括Burgers方程、Darcy流和Navier-Stokes方程。Burgers方程是一种非线性偏微分方程，广泛用于描述流体动力学中的各种现象。Darcy流方程则常用于描述土壤、...
傅里叶描述算子
12-04
利用matlab对图像的轮廓提取其傅里叶描述算子，其中还有将选取得到的描述子傅里叶反变换进行可视化的验证程序。
【偏微分方程深度解读】：数学原理与应用案例，打造理论与实践的桥梁
本文系统探讨了偏微分方程的数学基础、分类特性、理论深化以及在实际问题中的应用。首先介绍了偏微分方程的基本概念、分类、初始条件和边界条件，以及几种常见的方程类型，如波动方程、热传导方程和拉普拉斯方程。...
基于神经网络的偏微分方程求解器再度取得突破,北大&字节的研究成果入选Nature子刊
lmy050813的博客
03-10 5597
使用神经网络来解决偏微分方程的基本思想是将偏微分方程转化为一个可学习的模型，然后使用神经网络来学习这个模型。下面是一个简单的步骤概述：1. 定义问题：首先需要定义要解决的偏微分方程问题。这可能包括选择适当的坐标系、定义边界条件和初始条件等。2. 离散化：将连续的偏微分方程转化为离散的形式。这可以通过将空间和时间域划分为网格来实现。3. 构建神经网络：构建一个神经网络来逼近离散化后的偏微分方程。神经网络的输入可以是网格点上的初始条件和边界条件，输出可以是下一个时间步长的网格点上的解。
自适应傅里叶神经算子：Transformer的高效token混合器
2501_90186640的博客
03-25 1236
本文介绍自适应傅里叶神经算子（AFNO），其作为Transformer的高效token混合器，能解决视觉Transformer在处理高分辨率图像时的计算难题。AFNO基于算子学习原理，通过改进FNO架构提升性能。实验显示，AFNO在少样本分割和高分辨率语义分割任务中表现优异。本文还探讨相关工作、实验结果及未来方向，为视觉Transformer发展提供新方向。
一个例子理解傅里叶变换的计算过程
qqk808的博客
06-27 449
一个例子说明傅里叶变换的计算过程
tensorflow学习笔记：偏微分方程
dream_hunter
01-21 2692
# -*- coding:utf-8 -*- #偏微分方程 import tensorflow as tf import numpy as np import PIL.Image from io import StringIO from IPython.display import clear_output, Image, display def DisplayArray(a, fmt='jp
c++ 提取傅里叶描述子_图卷积神经网络(GCN)详解:包括了数学基础(傅里叶，拉普拉斯)...
weixin_39751195的博客
11-23 1175
Graph Convolutional Network先介绍一下需要的数学基础拉普拉斯算子参考：拉普拉斯先解释下散度：在直角坐标系下，你可以看到这样一个公式：如果向量场A可以表示成以下形式： 那么散度表示为： 散度运算的对像是向量,运算出来的结果会是标量拉普拉斯算子或是拉普拉斯算符是由欧几里得空间中的一个函数的梯度的散度给出的微分算子。也就是定义为：定义为对函数f先做梯度运算( )，再做散度运算...
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