IPhone开发环境搭建全过程

Mac使用整理/开发环境搭建/使用操作(持更) Windows转MacOS,将如何配置环境的过程记录如下,做个经验总结。 阅读详情
 

一、 确定Mac OS的版本号

版本号:Mac OS X version 10.5.5 

CPU: Processor 1 GHz PowerPC G4

iPhone SDK:iPhone_sdk_for_iPhone_os_2.2.19m2621afinal.dmg

说明:每个IPhone SDK可能兼容的Mac OS都不同,该SDK支持10.5.3以后的版本。还有,Intel 和 PowerPC 不同的CPU设置文件也不同,同一种CPU不同型号,设置也不同(注意PowerPC G3/G4/G5不同型号),详细请看下文。

重点的是:官方的iPhone SDK只支持Intel Mac with OSX 10.5.

二、 安装IPhone SDK

1. iPhone sdk 的后缀名为.dmg,只要双击该文件,弹出一个对话框,点“skip”,这就看到里面有3个文件,分别是About iPhone SDK.pdf 、iphone sdk.mpkg 、 Packages.如下图:

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

2. 双击iPhone sdk.mpkg,按引导到Custom Install on”Macintosh HD”那步,如图:

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

这是会看到iPhone SDK不可选,不知道是什么问题,不用害怕,下面有解决方案,我们是把可选的都选了,让所有的包都安装到默认的路径下。

注意: Developer Tools Essentials那个包的安装路径(默认为/Developer),等下安装iPhone SDK 时需要安装到同一路径下。

          其实这一步已经安装好了Xcode3.1 了。

3. 安装iPhone SDK.

进入到刚才的前面.mdg包里面的Packages文件夹,即第一张图中的Packages文件夹,选择如下5个包逐个安装。各个包名均以iphone*开头。

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

注意:

要安装到和Developer Tools Essentials同一目录,即/Developer

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

如果已经安装到其他目录,可以不用重装。进入到安装目录,默认是/Platforms,然后复制 iPhone.platform 和iPhoneSimulator.platform 到 /Developer/Platform,注意不要把整个/Platforms复制。

现在还不能建立iphone 项目,就算建好也编译不过。出现如下错误:

No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH = YES, active arch = ppc, i386 VALID_ARCHS =)

所以需要进一步配置文件

4. 配置Architectures.xcspec文件

    因为官方的iPhone SDK只支持Intel Mac with OSX 10.5.。所以要更改所有intel的配置。

      进入到  /Developer/Platforms/iPhoneSimulator.platform/Developer/

Library/Xcode/Specifications/,你会看到3个文件,修改其中的Architectures.xcspec文件

    注意:不要用copy内页代码来改,要用手动输入,因为网页编码不一致问题。

     具体修改如下:

(

// 32-Bit

{ Type = Architecture;

Identifier = Standard;

Name = "Standard (iPhone Simulator: i386, ppc)";

Description = "32-bit iPhone Simulator architectures";

ListInEnum = YES;

SortNumber = 1;

RealArchitectures = ( i386, ppc );

ArchitectureSetting = "ARCHS_STANDARD_32_BIT";

},

// Old-style Debug

{ Type = Architecture;

Identifier = Native;

Name = "Native Architecture of Build Machine";

Description = "32-bit for build machine";

ListInEnum = YES;

SortNumber = 101;

ArchitectureSetting = "NATIVE_ARCH";

},

// G3

{ Type = Architecture;

Identifier = ppc;

Name = "Minimal (32-bit PowerPC only)";

Description = "32-bit PowerPC ";

PerArchBuildSettingName = "PowerPC";

ByteOrder = big;

ListInEnum = No;

SortNumber = 201;

},

// G4  这个是我台机的型号

{ Type = Architecture;

Identifier = ppc7400;

Name = "PowerPC G4";

Description = "32-bit PowerPC for G4 processor";

ByteOrder = big;

ListInEnum = NO;

SortNumber = 202;

},

// G5 32-bit

{ Type = Architecture;

Identifier = ppc970;

Name = "PowerPC G5 32-bit";

Description = "32-bit PowerPC for G5 processor";

ByteOrder = big;

ListInEnum = NO;

SortNumber = 203;

},

// Intel

{ Type = Architecture;

Identifier = i386;

Name = "Intel";

Description = "32-bit Intel";

PerArchBuildSettingName = "Intel";

ByteOrder = little;

ListInEnum = NO;

SortNumber = 105;

},

)

注意:不要copy,只能手输入以上代码,否则出错!!

这样就完成设置了。

=====================================================================

简单Interface Builder工程,实现Hello World.

双击 /Developer/Applications/Xcoide.app

记得要到下面隐藏的快捷方式栏去找刚启动的Xcode,然后File->new project.

选择 View-Based Application.

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

然后,命名工程,如下:

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

然后看到,如下:

IPhone开发环境搭建全过程 - jsc0754 - 单车音乐~~

展开Groups&Files 下的 Resources目录,选择双击MainWindow.xib,就会弹出xib主窗口和libery窗口,如果没有,可以通过Tools来调出窗口。Libery里有不同的控件,可以拖放到View窗口里,单击选中控件,选择Tools->inspetor打开属性窗口修改控件属性。

然后File->Save,Build->build and run.

大功告成!!

iPhone/iPad/iTouch配置Bash/C/C++/OC/Java/Theos/MySQL/Python开发环境! 让我告诉你iOS的魅力~ 说明 这是小编原创的教程,里面用到的各种各样的工具都是大神之作,小编只是编写了简单地脚本跟大家分享,让大家上走弯路,希望大家多多支持~ 这篇文章假设大家对Linux有一定的了解,会一些简单的命令,并且知道如何使用shell与gcc进行编程,如果大家不知道,可以参考网上相关教程或者相关书籍进行简单的学习。如果大家觉得本篇教程有不对或者可以改进的地方,欢迎给小编发邮件指出,小编感激不尽~ 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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