1.ˮ?水果水果???????վԴ??
2.cocos2d 水果忍者_cocos2d 现在没人用了_cocos2d开发语言
3.市面上用cocos creator制作的游戏有哪些？
4.Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)
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欢迎回到童年的游戏世界，用Python编程开启一场穿越时光的类型类型探索！今天，网站网站我们不仅限于简单的源码源码五子棋，而是水果水果将超级玛丽和经典炸弹人等多款游戏逐一呈现，只需几行优雅的类型类型直播平台源码安全吗可信吗Python3.8代码，你就能在PyCharm 的网站网站陪伴下，重温那份久违的源码源码欢乐。 五子棋篇 只需几行代码，水果水果你就能体验到简洁明快的类型类型人机对弈或实时联机。游戏开始界面设计巧妙，网站网站一键启动，源码源码仿佛时光倒流。水果水果五子棋源码中，类型类型我们精心构建了游戏的网站网站漂移指标源码逻辑流程，从界面展示到棋局控制，都体现出Python的精妙和灵活。 超级玛丽大冒险 虽然代码量相对庞大，但通过pygame的强大功能，我们构建了一个充满挑战的世界。关注我们的群，获取更多关于Python游戏开发的教程和交流机会，一起探索马里奥的奇妙之旅。 游戏主程序：pygame的魔法 游戏的核心在于pygame的初始化，背景音乐的灵动旋律，以及那富有沉浸感的开始界面。关键代码片段如下：<strong>游戏主循环：</strong> screen = pygame.display.set_mode(...)
pygame.mixer.music.load(...)
game_intro(screen)
游戏结构与角色设置 地图解析器map_parser = MapParser(...)赋予了游戏空间结构，水果和玩家英雄被巧妙地添加到不同的sprite_group中，randomSpace的指标源码解套运用赋予了游戏随机性和策略性。水果精灵: fruit_sprite_group.add(Fruit(...))
玩家英雄: ourhero = Hero(...)
电脑对手: aihero_sprite_group.add(ComputerHero(...))
炸弹与敌人的生成与行为，通过按键控制和定时生成，让每一局都有新的挑战。 胜利与失败的判定 游戏逻辑严谨，is_win_flag = ourhero.check_win(map_parser)确保了每个胜利和失败的转折点都精准无误。 整个游戏流程在主循环中优雅展开，while True:中的每个细节，都是精心设计的代码艺术。 最后，我们还为你预留了经典游戏的惊喜，如扫雷与俄罗斯方块，让你在Python的编程世界里，体验更多童年的游戏乐趣。我是机载雷达源码白又白，编程的热爱者，让我们一起在代码的海洋中畅游，感受那份独一无二的快乐吧！cocos2d 水果忍者_cocos2d 现在没人用了_cocos2d开发语言
目录
一、完美刀光实现
三、高效的碰撞检测（圆与线段碰撞检测）
四、原创完整版源码下载
一、完美刀光实现
这里刀光的实现直接用的是MotionStreak，估计很也都用过。这里的重点是如何选择刀光，具体请看CCMotionStreak.cpp。或者可以直接弄一张圆形的上去看下移动过程中是如何变化的，再确认自己要的刀光图形的形状，这里我们就直接用如下的收费 指标源码来做了。blade
刀光加好了感觉没生气的话，可以再加个粒子效果上去，其他的实现看代码。
这是最后的效果图：
localMouseLayer=class("MouseLayer"function()returndisplay.newLayer()end)localSLine=import("ui.SLine")localapp=applocalmath=mathlocalcc=cclocaldis=0localpairs=pairslocallines=G_LinesfunctionMouseLayer:ctor()--cc.c3b(,,)self.streak=cc.MotionStreak:create(0.3,3,,cc.c3b(,,),"blade.png"):addTo(self):align(display.CENTER,display.cx,display.cy)self.m_down=falseself.tempx=0self.tempy=0self._frames=0self._tempFrames=0self:setTouchEnabled(true)self:setTouchSwallowEnabled(false)self:setTouchMode(cc.TOUCH_MODE_ONE_BY_ONE)self:addNodeEventListener(cc.NODE_TOUCH_EVENT,handler(self,self._onTouchFunc))endfunctionMouseLayer:onEnterFrame(dt)fork,vinpairs(lines)dov:update()endif(self.m_down==true)thenself._frames=self._frames+1if(dis>=and(self._frames-self._tempFrames)>=8)thenself._tempFrames,self._frames=0,0--app:playSoundEffect("sound/cut.mp3")endendendfunctionMouseLayer:_onTouchFunc(event)if(event.name=="began")thenself.m_down=trueself.tempx,self.tempy=event.x,event.yreturntrueelseif(event.name=="ended")thenself.m_down=falseelseif(event.name=="moved")thenif(self.m_down==true)thenself.streak:setPosition(event.x,event.y)localline=SLine.new(self.tempx,self.tempy,event.x,event.y)dis=math.sqrt((self.tempx-event.y)*(self.tempx-event.x),(self.tempy-event.y)*(self.tempy-event.y))self.tempx=event.xself.tempy=event.yif(dis>=)thenlocalpar=cc.ParticleSystemQuad:create("particles/exp.plist"):addTo(self):pos(event.x,event.y)par:setAutoRemoveOnFinish(true)endendendendreturnMouseLayer
市面上用cocos creator制作的游戏有哪些？
让我们一起探索Cocos Creator 3D游戏的魅力，在这个强大的开发工具Cocos Creator 3.6的引领下，我们不仅将剖析一款切水果的实战案例，还会深入解析其核心技术，让你对微信抖音小游戏的开发有更深的了解。 首先，我们来看一个直观的操作演示，让你对游戏开发有了初步的认识。接着，我们将一步步走入项目内部，从资源准备开始，清晰的目录结构让每个元素井然有序。水果预制体如图所示，无论是3D模型的水果，还是2D UI，都已精心制作成预制体，让游戏设计更为高效。 关卡设计与配置表是游戏的灵魂，通过精心设计的表格，如Fragment.csv，我们规定了水果的生成规则，包括时间、方向、力道和大小，确保游戏的挑战性和趣味性。同样，fruit.csv则详细描述了每个水果的特性，为动态生成创造了可能。 在核心实现部分，生成水果与抛出水果是关键。GameMgr脚本负责整个游戏逻辑，通过读取配置数据，我们能够创建并初始化水果对象。ResetFruit函数则负责设置水果的位置和初始状态，让每个水果都富有动态感。 抛物线运动控制是游戏中的另一个亮点。在Update函数中，我们精确计算重力和力的效应，结合旋转，让水果的轨迹既具有视觉冲击力，又符合物理定律。通过给水果赋予速度wSpeed，它会在空中旋转，增添了游戏的流畅感。 这只是一个开始，还有更多教学视频和源码素材等待你的探索。如果你想深入了解Cocos Creator如何创造3D游戏，不要错过后续的内容，持续关注，让你的游戏开发之路更上一层楼！Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2)
Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码
本项目利用深度学习技术，提供了一个水果分类识别训练与测试的框架，支持多种模型如googlenet, resnet, inception_v3, mobilenet_v2等。主要涉及以下内容：1. 水果数据集
Fruit-Dataset：包含种水果，总计,张图像，是训练水果分类模型的理想资源。部分数据需自行清洗，以确保模型识别准确度。
Fruits 蔬果数据集：包含种水果，张高质量，适合研究，但不适合实际应用，因为背景多为白色，且存在大量相似角度的。
自定义数据集：支持新增类别或自定义数据进行训练。
2. 训练过程
项目基于Fruit-Dataset，框架包括数据准备、配置文件设置、训练开始、训练可视化以及优化建议。配置文件config.yaml用于调整训练参数。3. 模型效果
初始模型在Fruit-Dataset上的测试结果显示，训练集Accuracy约为%，测试集Accuracy为%。通过调整模型和数据，有望进一步提升性能。4. 下载与测试
源码下载地址提供完整训练代码，demo.py文件用于模型的推理和测试。