CocoaPods的使用

初识colmap COLMAP是一款开源的计算机视觉软件,主要用于从一系列二维图像中进行三维重建。它全称为“COLLISION-MAPping”,是一个高度集成的Structure-from-Motion (SfM) 和 Multi-View Stereo (MVS) 管道工具,由斯坦福大学开发和维护。COLMAP的主要功能包括特征检测与匹配、增量式SfM、多视图立体匹配以及优化。它能够从无序或有序的二维照片集合中恢复出三维场景的几何结构(点云)以及每张图像对应的相机姿态。 阅读详情

本文是建立在你的苹果电脑已安装CocoaPods的基础之上。

安装CocoaPods请参考:用CocoaPods做iOS程序的依赖管理

创建一个项目放在桌面,项目名:CocoaPodTest

打开终端 :输入

cd desktop

cd CocoaPodTest

pod init   (会自动生成Podfile文件)

vim Podfile

键盘输入  i  进入编辑模式

如下图,在 target 'CocoaPodTest' do 下面输入

pod 'AFNetworking'

按 esc 键并输入  :  然后在:后面输入 wq 然后按回车键return

输入 pod install 等待一会,AFNetworking就集成进项目里边了。

打开项目所在的文件夹,再次打开项目,就不是打开 CocoaPodTest.xcodeproj 文件了,而是 CocoaPodTest.xcworkspace 


// 引用

关于 Podfile.lock

当你执行pod install之后,除了 Podfile 外,CocoaPods 还会生成一个名为Podfile.lock的文件,Podfile.lock 应该加入到版本控制里面,不应该把这个文件加入到.gitignore中。因为Podfile.lock会锁定当前各依赖库的版本,之后如果多次执行pod install 不会更改版本,要pod update才会改Podfile.lock了。这样多人协作的时候,可以防止第三方库升级时造成大家各自的第三方库版本不一致。

CocoaPods 的这篇 官方文档 也在What is a Podfile.lock一节中介绍了Podfile.lock的作用,并且指出:

This file should always be kept under version control.


pod 三方库后缀含义:

  1. pod 'AFNetworking'      //不显式指定依赖库版本,表示每次都获取最新版本  
  2. pod 'AFNetworking', '2.0'     //只使用2.0版本  
  3. pod 'AFNetworking', '> 2.0'     //使用高于2.0的版本  
  4. pod 'AFNetworking', '>= 2.0'     //使用大于或等于2.0的版本  
  5. pod 'AFNetworking', '< 2.0'     //使用小于2.0的版本  
  6. pod 'AFNetworking', '<= 2.0'     //使用小于或等于2.0的版本  
  7. pod 'AFNetworking', '~> 0.1.2'     //使用大于等于0.1.2但小于0.2的版本  
  8. pod 'AFNetworking', '~>0.1'     //使用大于等于0.1但小于1.0的版本  
  9. pod 'AFNetworking', '~>0'     //高于0的版本,写这个限制和什么都不写是一个效果,都表示使用最新版本  

1、pod install

根据Podfile文件指定的内容,安装依赖库,如果有Podfile.lock文件而且对应的Podfile文件未被修改,则会根据Podfile.lock文件指定的版本安装。

每次更新了Podfile文件时,都需要重新执行该命令,以便重新安装Pods依赖库。

2、pod update

若果Podfile中指定的依赖库版本不是写死的,当对应的依赖库有了更新,无论有没有Podfile.lock文件都会去获取Podfile文件描述的允许获取到的最新依赖库版本。

3、pod search

命令格式为:pod search AFNetworking


参考博客: CocoaPods详解之----进阶篇
[AI] 嵌入模型选择:bge / text-embedding-3 / Jina Embeddings 对比与选型指南 摘要: 本文对比了BGE-M3、OpenAI和Jina三种主流嵌入模型在语言覆盖、性能、延迟、维度和成本等维度的差异。BGE-M3适合中文场景,本地部署成本低;OpenAI API多语能力强但依赖网络;Jina在多语表现突出但需关注商用许可。测试显示BGE-M3本地延迟3-6ms,OpenAI API延迟200-600ms。选型建议:隐私场景选BGE本地部署,多语低维护选OpenAI,高精度选Jina。部署时需注意批处理优化、向量库压缩和商用许可等问题,建议建立评测指标并监控关键指标。 阅读详情

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YunFei_iOS
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