【初学】Objective-C学习笔记-Objectiv-C

Obective-C个人简介

前言:学习OC有一段时间了,不过有许多常识性的知识都已经忘的差不多了,故给自己整理了下OC。以思维导图的形式逐步展开。忘大神勿喷。

1.概述

1.200719日,苹果世界开发者大会(WWDCiphone ”最伟大

2.2011105日苹果公司创始人兼CEO 史蒂夫.保罗.乔布斯 离世 蒂姆库克

3.苹果公司产品

iPhone iPad iPod touch iMac Apple TV

2.苹果开发

1.操作平台

1.iOS

2.MacOX

2.开发语言

1.Java

2.C/C++

3.AppleScript(脚本语言)

4.Objectiv-C

3.授权开发

1.MacOSX应用程序

授权账户年费99美元

2.iOS应用程序开发

普通授权账户 年费99美元 AppStore发布,AdHoc发布(小范围试用测试),内置收益广告

企业账户 年费299美元 AdHoc发布,InHouse发布(不限设备数量的应用程序不熟),邓白氏编码

校园账户 免费 具有学位授予的高等教育机构的大学课程,不能发布

4.开发模式

1.瀑布模式

2.敏捷开发模式

3.简介

1.OC特征

扩展标准ANSI语言,C语言超集

2.组成

头文件(.h

实现文件(.m)如果还要试用C++语法和内容,实现文件格式(.mm

3.Cocoa

1996年苹果公司以4亿美元收购NeXT公司,操作系统NeXTSTEP被重命名Cocoa


思维导图


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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