1.Cocos Creator 项目实战《3D切水果》
2.脚本语言和编程语言有什么区别
3.Fruit-Dataset水果数据集+水果分类识别训练代码(支持googlenet,源码 resnet, inception_v3, mobilenet_v2)
Cocos Creator 项目实战《3D切水果》
今天要分享的实战案例是利用Cocos Creator 3D技术开发的《3D切水果》游戏，通过本文，什水我将为大家详细讲解这个游戏的源码核心技术点。我们使用的什水是Cocos Creator 3.6作为开发工具，并展示了游戏操作效果图。源码
此外，什水逗你玩源码我们还建立了一个游戏开发交流小组，源码欢迎点击加入，什水共同交流开发经验。源码
在项目开始阶段，什水我们需要准备好项目资源。源码一个游戏项目通常包括3D场景、什水3D角色、源码3D粒子与特效、什水游戏音乐音效、源码波段捉牛源码2D UI界面和游戏数据配置表等。我们将这些资源分类整理到资源包中，并创建预制体，如图所示的水果预制体。
每个水果的预制体结构类似，例如榴莲和西瓜，都有切开后的两个模型节点和一个整体的水果节点。当水果被切开时，隐藏全节点，显示两个左右半边水果节点，并使它们各自运动。
《3D切水果》的3D场景简单，只有一个摄像机和3D背景。UI资源也根据游戏设计制作成预制体。开发外卖项目源码
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在项目资源准备完成后，接下来是关卡设计与配置表。我们为策划提供了一个关卡配置表，每种水果和相关数据也都有配置表。代码中，我们创建了Fragment.csv和fruit.csv两个配置表，分别描述水果的生成逻辑和每个水果的属性特征。
核心实现方面，我们实现了生成水果和抛出水果的功能。GameMgr脚本用于管理整个游戏逻辑，读取配置Fragment中的强者更强指标源码数据来生成水果。CreateFruitWithConfig函数用于创建水果物体，ResetFruit函数用于设置水果的位置等信息。
水果的抛物线运动控制基于Update迭代抛物线运动，根据配置表中的力的大小和方向进行计算。在运动过程中，水果还会围绕z轴旋转，以增加游戏的趣味性。
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脚本语言和编程语言有什么区别
楼主有这样的问题，应该是对编程和开发不太了解，作为十多年经验的老程序员，我试着用外行能够理解的庄家显影指标源码语言来回答一下：首先，所谓编程，就是编制程序，程序就是用来控制计算机，而且计算机能够识别的一系列命令的集合。
脚本语言，全称可以理解为脚本编程语言，故名思意，脚本语言是编程语言的一种。它们之间的关系相当于水果与苹果之间的关系。当然，脚本语言这个词也有它特定的含义，因为所有能够控制计算机运行的程序代码的一系列语法规范都叫编程语言，之所以出现脚本语言这个特指，是因为脚本语言是包含以下特征的一类编程语言：程序的源代码可以由称为解释器的工具直接执行，无需经过源代码到可执行代码的编译过程，及时修改及时生效；不在意程序对性能和资源消耗，而以开发速度和方便性为最优先需求；程序规模往往较小，一般在几百行以内，对可读性、编写规范等等可维护性没有太大的需求。从以上特征可以看处，脚本语言的用途通常就是用于一些一次性的程序，比如用来批量执行一系列命令自动化日常操作。目前使用最多的脚本语言，有：Bash、Windows 批处理、Python、Ruby、Perl 和VBA 等。这里需要注意一下，往往很多其他语言也符合 1；
2两个特征，但是基本上并不作为本文所特指的脚本语言的用途，所以这里并不把它们定义为脚本语言，比如 Javascript 和 PHP 等。目前而言，随着技术的进步，专用且功能较弱的脚本语言，如 Bash 等，有被通用的动态语言 Python、Ruby 取代的趋势，甚至很多编译型的语言，如 Kotlin 都提供了脚本语言式的直接执行功能，所以，结论是目前常用的各种语言并没有非常明确的划分，还是依据开发人员熟悉度、性能要求、开发周期等需求来确定最合适的语言。
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。
