新版本cocos2d-x工程项目的创建(本版本为cocos2d-x
据说cocos2d-x从2.1.2以后就可以使用python创建项目工程,我是从2.1.3开始学习的,之前没有注意到这一点,一直都是用那些比较复杂的办法创建工程,感觉也有点蛋疼,最近下载了2.1.5来使用,发现里面没有了vs模版,没有create-project.bat等创建win32和androi
据说cocos2d-x从2.1.2以后就可以使用python创建项目工程,我是从2.1.3开始学习的,之前没有注意到这一点,一直都是用那些比较复杂的办法创建工程,感觉也有点蛋疼,最近下载了2.1.5来使用,发现里面没有了vs模版,没有create-project.bat等创建win32和android的项目文件,于是上网查询,才知道2.1.5以后彻底采用pyhton来创建项目工程了,我按照网上办法使用了一下觉得很是方便和简单,早知道这事的话就不用浪费这么多时间在工程配置上了!下面开始创建工程:
1、需要下载python2.7.3安装(http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1463897023&uk=4061830256),安装目录如下
2、配置python环境变量在path中加入python安装路径我的是D:\python2.7.3
3、自己写一个create-project.bat放于cocos根目录
@echo off cd tools\project-creator set /p projectName=projectName: if "%projectName%"=="" goto lblExit set /p packageName=packageName: if "%packageName%"=="" goto lblExit2 create_project.py -project %projectName% -package %packageName% -language cpp pause exit :lblExit @echo 项目名称不能为空! :lblExit2 @echo 包名称不能为空! pause
注意:如果出现错误请在这儿下载http://pan.baidu.com/s/1mTsf5一个已经做好的,不需要任何修改。
4、这样就可以直接使用create-project.bat创建工程
如下图,依次输入工程名、包名(注意一定要是org.test.hello这种类型),回车就能创建项目
5、打开D:\Cocos2dx\cocos2d-x_v2.1.5b\projects可以看到我们刚才创建的工程
打开Test可以看到里面已经自动创建了包括android、ios、win32、mac等主流平台的工程
6、运行win32下的工程Test.sln(前提得装好vs)文件即可打开win32工程
等文件与库自动加载完毕之后可以在解决方案中看到已经自动加载了所需要的常用库(如下图),这样直接运行程序就ok了,过程与以前相比真是十分的简单
7、在android下使用也是特别的简单,只需要将安装好adt的eclipse打开(前提是电脑得安装好cygwin和ndk),导入Test文件下的pro.android运行即可

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Es ist ebenfalls ein Tusheng-Video, aber PaintsUndo ist einen anderen Weg gegangen. ControlNet-Autor LvminZhang begann wieder zu leben! Dieses Mal ziele ich auf den Bereich der Malerei. Das neue Projekt PaintsUndo hat nicht lange nach seinem Start 1,4.000 Sterne erhalten (die immer noch wahnsinnig steigen). Projektadresse: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Bei diesem Projekt gibt der Benutzer ein statisches Bild ein, und PaintsUndo kann Ihnen dabei helfen, automatisch ein Video des gesamten Malprozesses zu erstellen, vom Linienentwurf bis zum fertigen Produkt . Während des Zeichenvorgangs sind die Linienänderungen erstaunlich. Das Endergebnis des Videos ist dem Originalbild sehr ähnlich: Schauen wir uns eine vollständige Zeichnung an.

Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels stammen alle aus dem Team von Lehrer Zhang Lingming an der University of Illinois in Urbana-Champaign, darunter: Steven Code Repair; Doktorand im vierten Jahr, Forscher

Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird

Prost! Wie ist es, wenn es bei einer Papierdiskussion auf Worte ankommt? Kürzlich haben Studenten der Stanford University alphaXiv erstellt, ein offenes Diskussionsforum für arXiv-Artikel, das es ermöglicht, Fragen und Kommentare direkt zu jedem arXiv-Artikel zu posten. Website-Link: https://alphaxiv.org/ Tatsächlich ist es nicht erforderlich, diese Website speziell zu besuchen. Ändern Sie einfach arXiv in einer beliebigen URL in alphaXiv, um den entsprechenden Artikel direkt im alphaXiv-Forum zu öffnen: Sie können die Absätze darin genau lokalisieren das Papier, Satz: Im Diskussionsbereich auf der rechten Seite können Benutzer Fragen stellen, um dem Autor Fragen zu den Ideen und Details des Papiers zu stellen. Sie können beispielsweise auch den Inhalt des Papiers kommentieren, wie zum Beispiel: „Gegeben an.“

Zeigen Sie LLM die Kausalkette und es lernt die Axiome. KI hilft Mathematikern und Wissenschaftlern bereits bei der Forschung. Beispielsweise hat der berühmte Mathematiker Terence Tao wiederholt seine Forschungs- und Forschungserfahrungen mit Hilfe von KI-Tools wie GPT geteilt. Damit KI in diesen Bereichen konkurrenzfähig sein kann, sind starke und zuverlässige Fähigkeiten zum kausalen Denken unerlässlich. Die in diesem Artikel vorgestellte Forschung ergab, dass ein Transformer-Modell, das auf die Demonstration des kausalen Transitivitätsaxioms für kleine Graphen trainiert wurde, auf das Transitivitätsaxiom für große Graphen verallgemeinern kann. Mit anderen Worten: Wenn der Transformer lernt, einfache kausale Überlegungen anzustellen, kann er für komplexere kausale Überlegungen verwendet werden. Der vom Team vorgeschlagene axiomatische Trainingsrahmen ist ein neues Paradigma zum Erlernen des kausalen Denkens auf der Grundlage passiver Daten, nur mit Demonstrationen

Kürzlich gelang der Riemann-Hypothese, die als eines der sieben großen Probleme des Jahrtausends bekannt ist, ein neuer Durchbruch. Die Riemann-Hypothese ist ein sehr wichtiges ungelöstes Problem in der Mathematik, das sich auf die genauen Eigenschaften der Verteilung von Primzahlen bezieht (Primzahlen sind Zahlen, die nur durch 1 und sich selbst teilbar sind, und sie spielen eine grundlegende Rolle in der Zahlentheorie). In der heutigen mathematischen Literatur gibt es mehr als tausend mathematische Thesen, die auf der Aufstellung der Riemann-Hypothese (oder ihrer verallgemeinerten Form) basieren. Mit anderen Worten: Sobald die Riemann-Hypothese und ihre verallgemeinerte Form bewiesen sind, werden diese mehr als tausend Sätze als Theoreme etabliert, die einen tiefgreifenden Einfluss auf das Gebiet der Mathematik haben werden, und wenn sich die Riemann-Hypothese als falsch erweist, dann unter anderem Auch diese Sätze werden teilweise ihre Gültigkeit verlieren. Neuer Durchbruch kommt von MIT-Mathematikprofessor Larry Guth und der Universität Oxford

Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail-Adresse: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Einleitung In den letzten Jahren hat die Anwendung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLM) in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Erfolge erzielt. Als Grundmodell für viele nachgelagerte Aufgaben besteht aktuelles MLLM jedoch aus dem bekannten Transformer-Netzwerk, das

Können Sprachmodelle wirklich zur Zeitreihenvorhersage verwendet werden? Gemäß Betteridges Gesetz der Schlagzeilen (jede Schlagzeile, die mit einem Fragezeichen endet, kann mit „Nein“ beantwortet werden) sollte die Antwort „Nein“ lauten. Die Tatsache scheint wahr zu sein: Ein so leistungsstarkes LLM kann mit Zeitreihendaten nicht gut umgehen. Zeitreihen, also Zeitreihen, beziehen sich, wie der Name schon sagt, auf eine Reihe von Datenpunktsequenzen, die in der Reihenfolge ihres Auftretens angeordnet sind. Die Zeitreihenanalyse ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, einschließlich der Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten, Einzelhandelsanalysen, Gesundheitswesen und Finanzen. Im Bereich der Zeitreihenanalyse haben viele Forscher in letzter Zeit untersucht, wie man mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) Anomalien in Zeitreihen klassifizieren, vorhersagen und erkennen kann. Diese Arbeiten gehen davon aus, dass Sprachmodelle, die gut mit sequentiellen Abhängigkeiten in Texten umgehen können, auch auf Zeitreihen verallgemeinert werden können.
