Xcode7 添加PCH文件

本文档详细介绍了如何在Xcode项目中配置PCH文件。步骤包括新建PCH文件、编辑文件内容、设置项目的PrefixHeader参数以及启用PCH文件预编译等功能。通过这些步骤,可以有效提升Xcode项目的编译效率。
1. 打开你已经存在的XCODE工程. 在Supporting Files目录下,选择 File > New > File > iOS > Other > PCH File 然后点击下一步.

2. 给你的PCH文件起名字projectName-Prefix.pch. 例如你的项目工程名为iOSSample然而你的PCH 文件的名字应该为 iOSSample-Prefix.pch然后点击创建按钮.

3. 选择 PCH 文件(文章的示例文件为 iOSSample-Prefix.pch) 并且替换文件内容,内容如下.


4. 找到 Project > Build Settings > 搜索 “Prefix Header“ jiangwooIpad_Prefix

5. “Apple LLVM ″ 栏目中你将会看到 Prefix Header 关键字.

6. 输入: YourProjectName/YourProject-Prefix.pch (小技巧:教一个方法:打开终端。将项目中的.pch文件拖入到终端中即可。然后复制路径--填写到项目

7.将Precompile Prefix Header为YES,预编译后的pch文件会被缓存起来,可以提高编译速度

8.Clean 并且 build 你的项目. 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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