Cocos2d-x 是一套成熟的开源跨平台游戏开发框架。引擎提供了图形渲染、GUI、音频、网络、物理、用户输入等丰富的功能, 被广泛应用于游戏开发及交互式应用的构建。其核心采用 C++ 编写,支持使用 C++、Lua 或 JavaScript 进行开发。
写这篇博客时2D游戏引擎Cocos2d-x的最新版本为2.1.4,记得很久以前使用博客园博主子龙山人的一篇博文《Cocos2d-x win7+vs2010配置图文详解(亲测)》成功配置过cocos2d-1.01-x-0.9.1版本,链接为:Cocos2d-x win7 + vs2010 配置图文详解(亲测)-来自子龙山人的博客,他写的博客图文并茂,很是详细。
/******************************* I come back! 由于已经大四了,正在找工作 导致了至今以来第二长的时间内没有更新博客。向大家表示道歉 *******************************/ 前言 Box2d物理引擎 Box2d是一款开源的2d物理引擎,存在很多的版本,C++,Java,html5和python等等 著名的愤怒的小鸟就是使用了这款物理引擎进行开发的 目前也有很多的2d游戏引擎内置了对Box2d物理引擎的支持,比如cocos2d,HTML5的
Python Array contains a sequence of data. In python programming, there is no exclusive array object because we can perform all the array operations using list. Today we will learn about python array and different operations we can perform on an array (list) in python. I will assume that you have the basic idea of python variables and python data types.
上次的学习了docker的实战,将Dockerfile通过的build变成了dockerImage,然后通过run方法,Image转换成了container,这次主要讲的是如何操作container。
上次山月给大家分享了32个图形化界面(GUI)库,不知道有没有感兴趣的同学去试着设计一下自己想要的界面~
上次的学习了docker的实战,将Dockerfile通过的build变成了dockerImage,然后通过run方法,Image转换成了container,这次主要讲的是如何操作container。 ####exec 可以进入运行中的容器 docker run -d zhugeaming/flask-hello-world docker ps [image.png] docker exec -it c62d9d554853 /bin/bash [1240] ls ps -ef | grep python
这部分描述了Cocos2d-x 3.0的一些基础内容,以及在Eclipse上上编译我们的Cocos2d-x项目,成功把Helloworld执行起来了。看完本篇博客之后。你就会知道Cocos2d-x 3.0居然发生了如此大的变化。变得如此简单,环境搭建、项目创建、编译的方式更加人性化了。
今天从 Python 跑偏,简略地介绍下另一个东西 -- Cocos2d-x。 Cocos2d-x 是一个开源的跨平台游戏框架,也是目前最流行的游戏引擎之一。现在国内流行的手机游戏,多半都是用此引擎开发。如果是对游戏开发,尤其是手机游戏开发感兴趣的同学,不妨去深入了解一下。不管是用来自己开发游戏,还是去找一份游戏开发的工作,都很有用处。 虽然是一个广泛应用在移动设备上的引擎,但 Cocos2d-x 和 Python 还是有些渊源的。它的前身 Cocos2d 框架的最早版本就是基于 Python 开发的。 相
由于 Python 数据模型,您定义的类型可以像内置类型一样自然地行为。而且这可以在不继承的情况下实现,符合鸭子类型的精神:你只需实现对象所需的方法,使其行为符合预期。
命令工具cocos实现,cocos工具其实是cocos2d团队自己开发的。是使用Python脚本编写的,cocos工具的运行需要安装Python环境 (还会用到ant,eclipse等工具哦,后面介绍) Python下载地址 https://www.python.org/ 需要注意的是它目前有Python3和Python2可以下载,我们选择Python 2,不要下载3,因为2和3语法有很大差别,cocos这个工具是使用2编写的,如果你使用了3,会在脚本编译就出问题 (我的源代码中有window的Python安装包) 下载->安装->配置环境变量(Path中添加Python根目录)
Python是一门高级语言,支持面向对象设计,如何设计一个符合Python风格的面向对象的类,是一个比较复杂的问题,本文提供一个参考,表达一种思路,探究一层原理。
基于键key[8]进行排序,例如基于字符串长度lambda表达式[9]在比如传递自定义单个表达式、基于第二个字母进行排序中很有用
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换: Ref 生成tensor tf.string_to_number tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
刚刚開始学cocos2-x,不过依照教程把已经安了一般Android的开发环境的eclipse又一次升级到安装好cdt和ndk就花了我几十小时,差点都要放弃了。
已准备条件: 已安装vs2012,已下载cocos2d-x sdk 2.2.3包。
1、先从官方站点(www.cocos2d-x.org)下载 Cocos2d-x-3.2文件。
一,许多应用,keras含有的层已经不能满足要求,需要透过Lambda自定义层来实现一些layer,这个情况下,只能保存模型的权重,无法使用model.save来保存模型。保存时会报
cocos2d-x是一个开源的游戏开发框架,那我们该怎样在自己的电脑上使用其开发呢?
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 原文 http://www.cnblogs.com/nxld/p/6058998.html 你已经决定来学习Python,但是你之前没有编程经验。因此,你常常对从哪儿着手而感到困惑,这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题: 需要多久来学习Python? 我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢? 学习Pytho
【导读】这里是numpy教程的基础部分,涵盖了使用numpy的ndarrays执行数据操作和分析的一些操作。众所周知,Numpy是Python中最基本和最强大的科学计算和数据处理软件包,下面是关于专知
原文 http://www.cnblogs.com/nxld/p/6058998.html 你已经决定来学习Python,但是你之前没有编程经验。因此,你常常对从哪儿着手而感到困惑,这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题: 需要多久来学习Python? 我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢? 学习Python最好的书或者课程有哪些呢? 为了处理数据集,我应该成为一个Python的编程专家吗? 当开始学习一项新技术时,这些都是可
Python高级架构模式的整理 📷 1、残差连接是目前常用的组件,解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。 通常,在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。 from keras import layers x = ... y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x) y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y) y = layer
上第一章节的名称为:Plaxis远程脚本自动分析技术教程一——总纲。链接地址为:https://www.eatrice.cn/post/Plaxis2DPythonAPIOne/
介绍Python3中的编码问题前,第一个段落对字节、ASCII与Unicode与UTF-8等进行基本介绍,如果不对这几种编码犯头晕,可直接跳过。
写在前面 我们在昨天的学习笔记讨论了 Python 基本变数类型与资料结构可以应用的属性或方法,除了基本的资料结构以外,你是否还记得 Python 可以透过引入 numpy 套件之后使用 ndarray 资料结构呢?当时我们为了解决 Python 的 list 资料结构无法进行 element-wise 的运算,因此使用了 numpy 套件的 ndarray,我们势必要了解她常见的属性或方法。 numpy 与 ndarray 的常用属性或方法 了解 ndarray 的概观 ndim 属性 shape 属性
在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下
感觉游戏审核新政实施后,国内手游市场略冷清,是不是各家的新游戏都在排队等审核。媒体们除了之前竞相追捧《Pokemon Go》热闹了一把,似乎也听不到什么声音了。直到最近几天,突然听见好几人都提到同一个游戏,网上还有人表示朋友圈被它刷屏了。(不过现在微信已经悍然屏蔽了它的分享) 这个游戏就是现在iOS免费榜排名第一的《贪吃蛇大作战》。一个简单到不行的游戏,也不知道怎么就火了。反正一款游戏火了,各路媒体、专家总能说出种种套路来,所以我就不发表意见了。不过这实在是一个挺好实现的游戏,于是一时技痒,拿 Python
需求是要将读取多个excel文件中的内容,然后汇总在result.xlsx文件中。
首先对捕鱼达人这款游戏做个简单了解。捕鱼达人是前几年特别火的一款游戏,他是一款以深海狩猎为题材的休闲竞技游戏。2009年《捕鱼达人》上线,最初以简单轻松的捕鱼玩法获得了玩家的喜爱。随后几年,获得了游戏工委颁发的“游戏十强”2015年度十大最受欢迎移动网络游戏奖等多项奖项。郑重宣布捕鱼达人的地位。
有时候我们需要在windows系统上面安装双版本的python,但是时间一长就忘了pip是为了pyhon2还是python3安装的了,别人我不知道,反正我是这样的,所以写了个pip安装的技巧;
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首先看官方文档的解释,仅列出了容器(Containers)中几个比较常用的CLASS。
Python扩展库pyopengl完美地封装了OpenGL,从而使得可以使用Python编写计算机图形学程序。如果使用pip在线安装不成功的话,可以下载whl文件然后本地安装。 本文代码使用Python+OpenGL对立方体进行贴图,并且每个面的纹理不相同。之前发过一个类似的,不过那个是6个面的纹理一样,见Python实现立方体纹理映射 import sys from OpenGL.GL import * from OpenGL.GLUT import * from OpenGL.GLU import *
Python 3.10 版本还在开发之中,目前释出的 dev 版本实现了新语法特性 Structural Pattern Matching(PEP 634):可以利用match语句和case语句匹配对象的不同模式,并应用不同的行为。
您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的?如果您可以可视化所设计的模型架构,那不是很好吗?如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像,那不是很好吗?如果所有这些都为“是”,那么您来对地方了。 在本文中,我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库,可用于可视化Keras模型。无论是卷积神经网络还是人工神经网络,该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库,在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此,让我们开始吧。
从 pypi 的 opencv 清华镜像源可以看到 OpenCV 与 Python 版本的支持关系,此处做整理总结:
Pytorch是目前非常流行的深度学习框架,因为它具备了Python的特性所以极易上手和使用,同时又兼具了NumPy的特性,因此在性能上也并不逊于任何一款深度学习框架。现在PyTorch又和Caffe2进行了融合,在今年暑期整和了Caffe2的PyTorch1.0版本将受到更多专业人士的关注和重视。下面我们通过使用PyTorch实现一个手写数字识别的模型来简单的入门一下PyTorch。
Python 3.10 版本还在开发之中,目前释出的 dev 版本实现了新语法特性 Structural Pattern Matching(PEP 634):可以利用match语句和case语句匹配对象的不同 模式,并应用不同的行为。
Python没有类似于Java的private关键字, 但也可以为类定义私有属性. 只需将属性命名变为以__开头, 例如 __field.
近年来,三维人脸重建成为计算机视觉、图像识别等研究领域中的热点问题。三维人脸重建技术分为基于不同视角的多幅图像的重建和基于单幅图像的三维人脸重建。
https://docs.python.org/3/library/string.html#formatspec
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本,带来多项重要更新。非常值得关注的是,飞桨“动态图”能力有了重大升级,不但编程体验极大提升,而且训练性能已媲美“静态图”,部署能力也有全面强化。
上面也介绍了,如果基于固定分隔符,那么如果分隔符稍有不同,工具就跑不动了。针对这种分隔符不一致的情况,我用了正则的方式,来进行度分秒的分割。正则很强大,可以完美的解决类似的问题。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 本文介绍了最近更新的 DiracNet 实现项目,该项目实现了不带跳过连接的超深层网络,并且是对应论文的官方实现。机器之心简要介绍了该项目和论文。 如 ResNet 这样采取了跳过连接(skip-connections)的网络在图像识别基准上实现了非常优秀的性能,但这种网络并体会不到更深层级所带来的优势。因此我们可能会比较感兴趣如何学习非常深的表征,并挖掘深层网络所带来的优势。我们提出了一个简单的权重参数化(weight parameterization)方法
今天给大家介绍一个Python语言中不常用但非常好用的统计分析可视化包-grplot,它可以快速帮助使用者构建出好看的统计插图,基于 numpy、scipy、matplotlib、seaborn、squarify以及pandas等拓展库,只需一行代码,就能绘制出完整、美观的统计图。
#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import os def listdir(): path = "/tmp" dirfile = os.listdir(path) for filename in dirfile: if filename.startswith('.'): print "隐藏文件" else: print filename if __name__ ==
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
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