配置优雅的iOS开发环境

几个月前因为工作的关系,将主力开发方向由Android转到iOS,因为体会过Eclipse和0.x时代的Android Studio是如何的笨拙不稳定,如何的臃肿不便,以致初次打开Xcode,竟似牧羊少年初识大都会,随之泛起的是浓浓的幸福和新鲜感。足够优雅的ui,华丽的交互,与触摸板深度结合的便利操作,这一切的一切都直令眼角湿润。

感慨了不少,不过是想说明Xcode在Mac下的体验称的上是出类拔萃,能够将它作为最常使用的生产平台可以说是幸运的。但是原生的Xcode尚有很多不如人意的地方,所以将它打造的更加完美便是第一步。

Theme

github上有非常多的可选主题,xcode-themes是其中比较全面的主题集合。

我使用的是Solarized,一款多平台下的通用主题,它提供Dark和Light两种不同样式。

第一次见到,就已经无可救药的爱上她了

Font

系统字体Monaco,我的唯一选择。之前在Linux/Windows下一直使用YaHei Consolas Hybrid,Consolas + 微软雅黑的搭配曾经一度征服我的感官,但是Mac下的显示效果并不尽如人意。

顺滑的圆角,已然怦然心动

Snippets

Xcode从Version4开始引入Code Snippets,在整个界面的右下角,可以通过快捷键:cmd + ctrl + opt + 2 调出来。Code Snippets是一些代码的模版,对于一些常见的编程模式,Xcode都将这些代码抽象成模版放到Code Snippet中,使用的时候,只需要键入快捷键,就可以把模版的内容填到代码中。

输入<#xxx#>可以使圈中区域'xxx'变为待填充状态,在Snippets的填写中十分有用,这种用法在Xcode中到处可见。

推荐mattt大神的Xcode-Snippets项目, 包含了常用开发中绝大部分代码片段。

这比用Github的Gist或者Dash自带的代码片段收集工具要方便很大,因为其与Xcode的深度绑定,可以设置快捷键进行快速补全,无比畅快。

Plugins

  • 猫神onevcat的[VVDocumenter-Xcode](<https://github.com/onevcat/VVDocumenter-Xcode),star数直逼2000+,可以自动生成方法头部文档说明的格式范本,触发方式为///

  • ColorSense-for-Xcode,将颜色配置可视化

  • HOStringSense-for-Xcode,常规模式下辅助显示字符串长度,并可以自动对特殊字符进行自动转义

  • SCXodeMiniMap,可以加入类似SublimeText的minimap,非常Cool

  • Lin-Xcode5,可以直接索引和编辑本地化操作

  • KSImageNamed-Xcode,可以自动索引并预览归档在Images.xcassets下地图片文件,非常实用

  • AutoresizeMask-for-Xcode,将autoresizeMask配置可视化

  • XVim,将vim mode完美移植,并加入:build, :run来满足命令控的需求,但个人更喜欢使用mac下完全通用的emacs文本编辑模式,再加上键位合理的快捷键,足以让开发变得异常便捷。

插件安装路径位于~/Library/Application Support/Developer/Shared/Xcode/Plug-ins,各位看官可以根据个人喜欢自由增删。

Debugger

chisel是Facebook的开源工具,对Xcode的调试器LLDB进行增强。

安装

$ ~/.lldbinit
...
command script import /path/to/fblldb.py

建议把所有配置文件都放在云盘里,在用户根目录下建立软连接,这样就算重新装机也不会丢失配置文件,省去麻烦。

添加的自定义命令

命令描述
pviews递归打印keyWindow包含的View的描述信息
pvc递归打印keyWindow包含的ViewControoler的描述信息
visualize使用Mac上的Preview.app查看UIImage,UIView或者CALayer
fv在View层级表中查找类名符合正则表达式的视图
fvc在ViewController层级表中查找类d名符合正则表达式的视图
show/hide显示后隐藏给出的View或Layer。甚至不需要继续处理就能查看变化
mask/unmask使用透明矩形标示出View或者Layer
border/unborder使用可见矩形标示出View或者Layer
caflush刷新渲染器(如果没有动画实际效果等于“repaint”)
bmessage在类方法或实例方法上放置象征断点,不用担心类的继承
wivar在实例对象上设置观察点
presponder打印出给出对象的responder链
...... 还有更多

More:

  • NSHipter最新一期的文章Xcode Plugins介绍了更多更炫的插件(NSHipter越来越无聊了,估计Mattt大神真的是没东西可写了)
  • 唐巧在他的开源项目Xcode-tool中提供了Snippets的自动化安装脚本

转自: http://bayonetta.github.io/ios/%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%BC%98%E9%9B%85%E7%9A%84iOS%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%8E%AF%E5%A2%83/

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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