让你的 Xcode8 继续使用插件

本文介绍如何在Xcode8中恢复插件支持,包括使用MakeXcodeGr8Again工具去除Xcode签名及更新插件兼容性UUID的方法。

原文链接: http://vongloo.me/2016/09/10/Make-Your-Xcode8-Great-Again/

随着 iOS10 的正式版即将发布,Xcode8 GM 也在发布会后放出,本文不会涉及到 Xcode8 有哪些更新,而是记录了如何让 Xcode8 继续支持 Plugin。

Update:

9.16
看到 GitHub 上有一个 repo 可以一句命令即可解决本文提到的所有问题 update_xcode_plugins,没有亲测,如果觉得本文方法比较麻烦,可以一试。

我个人常用的 Xcode 插件可以参见这篇文章Xcode 常用插件


相信各位已经有尝试过 Xcode-beta 了,但是会发现之前所有的插件都失效了。一开始我以为是和之前一样 Xcode 升级了,需要更新 Xcode info.plsit 中的 DVTPlugInCompatibilityUUID,于是运行了如下命令,具体修复原理和方案可以参考这篇文章 Xcode升级后插件失效的原理与修复办法

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find ~/Library/Application\ Support/Developer/Shared/Xcode/Plug-ins -name Info.plist -maxdepth 3 | xargs -I{} defaults write {} DVTPlugInCompatibilityUUIDs -array-add `defaults read /Applications/Xcode-beta.app/Contents/Info.plist DVTPlugInCompatibilityUUID`

结果还是无效,去 Github 上看,果然一堆人遇到了这个问题,可以看下这个 issue。由于 Xcode8 没了插件支持,我用的时候勉强还能习惯,一个用习惯了 Xvim 的同事表示不能忍,于是就去到 XVim 看有没有提这个 issue,果然也是有一堆人提到了这个问题,作者也给出了对应的解决方案,摘录最主要的一段如下:

With Xcode 8 and above, you’ll be asked if you want to remove code singature from Xcode. It is required to make the XCode load XVim. So if you are OK just type ‘y’ to proceed and remove code signature from your Xcode.

但是我并没有按照这种方式来操作,而是结合这个 issue 中的解决方案,总结起来步骤如下:

  1. 编译 MakeXcodeGr8Again 并且导出其 product (关于 MakeXcodeGr8Again,下文会详细说到)。
  2. 退出 Xcode8,同时运行刚刚导出的 MakeXcodeGr8Again,将 Xcode8 拖入其中,等待一段时间(3~10分钟)。
  3. 等菊花转完后,应用程序文件夹下会生成一个 XcodeGr8 的应用,运行命令 sudo xcode-select -s /Applications/XcodeGr8.app/Contents/Developer 将 Xcode 开发路径指向刚生成的 XcodeGr8。
  4. 既然 Xcode8 的签名已被移除,那么就可以继续使用上面的修复插件失效代码。但是上面的脚本要稍微改一下就是把 Xcode.app 换成 XcodeGr8.app 即可。代码如下:
1
find ~/Library/Application\ Support/Developer/Shared/Xcode/Plug-ins -name Info.plist -maxdepth 3 | xargs -I{} defaults write {} DVTPlugInCompatibilityUUIDs -array-add `defaults read /Applications/XcodeGr8.app/Contents/Info.plist DVTPlugInCompatibilityUUID`

下面我们来看下步骤1提到的 MakeXcodeGr8Again,其 ReadMe 也有对应的介绍。这里大概摘录一下:

苹果为了避免类似 Xcode Ghost

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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