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Box2D与粒子演示示例

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简介:
本项目展示了物理引擎Box2D的应用及粒子系统的效果,包括多种交互式示例和动画场景,旨在帮助开发者理解和实践游戏开发中的物理模拟技术。 Box2D的示例程序展示了物理引擎的基本应用,而Cocos2d使用第三方工具实现的粒子系统示例则演示了如何在游戏开发中利用外部资源来增强视觉效果。

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客服
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  • Box2D
    优质
    本项目展示了物理引擎Box2D的应用及粒子系统的效果,包括多种交互式示例和动画场景,旨在帮助开发者理解和实践游戏开发中的物理模拟技术。 Box2D的示例程序展示了物理引擎的基本应用,而Cocos2d使用第三方工具实现的粒子系统示例则演示了如何在游戏开发中利用外部资源来增强视觉效果。
  • SetWindowsHookEx钩
    优质
    本示例程序展示了如何使用SetWindowsHookEx函数在Windows API中设置全局低级挂钩,以监控和修改系统消息处理流程。 SetWindowsHookEx 在64位和32位系统上有所不同,需要分别编译对应的库文件。
  • Python 滤波代码
    优质
    本项目提供了一个基于Python实现的粒子滤波算法示例代码,旨在帮助初学者理解和应用粒子滤波技术解决定位与跟踪问题。 使用Python实现一个简单的粒子滤波代码,原理参考B站“忠厚老实的王大头”的相关课程。
  • jsPDF.js
    优质
    本示例展示了如何使用JavaScript库jsPDF来创建和操作PDF文件。通过实际代码演示了基本用法及高级功能。 jspdf.js 和 demo,jspdf.js, jspdf.min.js 可以实现在 HTML 下直接浏览 PDF 文档,这是一款开源的 PDF 文档读取解析插件。pdf.js 主要包含两个库文件:一个 pdf.js 和一个 pdf.worker.js。前者负责 API 解析,后者则处理核心解析工作。
  • 群算法文稿PPT
    优质
    本演示文稿详细介绍了粒子群优化算法的工作原理、应用领域及其在不同场景下的实现方式,旨在帮助观众理解和掌握这一强大的计算技术。 粒子群优化算法最初被应用于非线性连续函数的优化以及神经网络训练,并逐渐扩展到解决约束优化问题、多目标优化问题及动态优化问题等领域。此外,在数据分类、数据聚类、模式识别、电信服务质量管理、生物系统建模、流程规划、信号处理、机器人控制和决策支持等方面,该算法也展现了良好的应用前景。在国内,越来越多的研究者开始关注粒子群优化算法的应用,并将其应用于非线性规划、同步发电机辨识、车辆路径设计、约束布局优化以及新产品组合投入与广告优化等问题中。
  • 群算法PPT文稿
    优质
    本PPT演示文稿全面介绍了粒子群优化算法的基本原理、发展历程及其在各个领域的应用实例,并探讨了该算法未来的研究方向。 粒子群优化(PSO)算法是由Kennedy和Eberhart提出的一种全局随机搜索算法。该算法受到人工生命研究的启发,通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为来实现基于群体智能的寻优机制。
  • Windows 内联钩
    优质
    本示例展示如何在Windows系统中使用内联钩子技术,实现对API函数的实时监控与修改,适用于软件开发中的深度调试和功能增强。 Windows Ring0 Inline Hook演示程序。
  • CollectionViewMasonry
    优质
    本示例详细展示了如何在iOS开发中结合使用UICollectionView和Masonry库,实现灵活且高效的界面布局调整。 在iOS开发过程中,`UICollectionView`是一个至关重要的组件,它能够展示可滚动的、多行或多列布局的内容视图,例如图片网格或菜单项。此控件提供了高度自定义性和灵活性,使开发者可以设计出各种复杂的用户界面。 CollectionViewAndMasonryDemo项目中展示了使用了第三方库`Masonry`来实现`UICollectionView`的动态调整功能,让每个单元格能够根据屏幕尺寸自动变化大小。作为强大的Auto Layout框架,`Masonry`基于苹果官方提供的约束机制,并提供了一种更简洁、链式的方法设置布局。 要理解这个项目的细节,首先需要了解基本的工作原理:每一个单元格(即`UICollectionViewCell`)都是可重用的视图,由遵循了`UICollectionViewDataSource`协议的对象来供应。默认情况下使用的是`UICollectionViewFlowLayout`, 它负责决定每个单元格的位置和大小。在这个示例中可能创建了一个自定义布局类,并利用Masonry提供的便利接口进行进一步调整。 为了实现动态尺寸变化的功能,在项目的代码里可能会看到这样的操作:在`UICollectionViewCell`的`layoutSubviews()`方法内使用了`Masonry`来设定约束,例如: ```swift make.top.equalTo(superview.safeAreaLayoutGuide.topAnchor).offset(16) make.left.right.equalToSuperview().inset(8) make.height.equalTo(width).multipliedBy(1.5) // 假设这是一个宽高比为 1:1.5 的 cell ``` 该段代码定义了cell的顶部距离父视图安全区域顶部的距离,左右边距均为8个像素,并且高度是宽度的1.5倍。这确保了在不同设备或屏幕旋转时,单元格能够根据新的尺寸自动调整。 除此之外,在`UICollectionViewDataSource`协议中实现了两个关键方法:`numberOfItemsInSection:`和 `cellForItemAtIndexPath:`, 分别用于返回集合视图中的项目数量以及为每个项目创建并配置相应的`UICollectionViewCell`. 此外还需要关注遵守的委托方法如 `sizeForItemAtIndexPath:`, 如果使用了自定义布局,这个方法允许开发者根据需要动态调整单元格尺寸。 总结来说,“CollectionViewAndMasonryDemo”通过结合使用`Masonry`库和`UICollectionView`的灵活性, 展示了一种实现屏幕适应性网格视图的方法。这要求对数据源协议、委托方法以及自动布局技巧有深入理解,以便于创建出响应式且美观的应用界面。
  • BacktraderINSIGHT
    优质
    本示例展示了如何使用Backtrader和INSIGHT进行回测分析,通过代码实现策略模拟交易,并提供可视化结果以评估性能。 本demo可配合对应文章《Backtrader回测教学【附免费行情源】》使用。
  • Vulkan:C++ API
    优质
    《Vulkan:C++ API示例与演示》是一本深入介绍Vulkan图形库的实用指南,通过丰富的代码示例和实践案例,帮助读者掌握高效渲染技术。 C++ Vulkan示例和演示的这个分支进行了一些修改: - 除了VulkanDebug以外的所有代码都已移植为跨平台使用。 - Windows和Linux平台上特定的代码已经合并,不再需要Visual Studio项目文件。 - 删除了支持纯系统二进制文件的内容,以适应基于CMake的外部项目的构建方式。 - 在调试模式下,默认启用验证层。 此外,在实现过程中还注意到了以下几点: - 减少使用vkDeviceWaitIdle和vkQueueWaitIdle函数调用。 - 尽可能减少显式图像布局转换操作,转而通过RenderPass和Subpass定义来完成隐式的转换过程。 已知的问题:到目前为止,仅在Windows系统上使用Visual Studio 2013、2015以及VS 2017进行了测试。