3、React Native开发环境搭建与项目实践

React Native开发环境搭建与项目实践

1. 环境准备与React Native安装

在开发React Native应用之前,若遇到困难,可能需要更新brew并升级相关包:

brew update
brew upgrade

若执行上述命令后出现错误,需修复本地brew设置,可使用 brew doctor 命令查找可能的问题。

安装Node后,可使用npm安装React Native命令行工具:

npm install -g react-native-cli

此命令会在系统中全局安装React Native命令行工具,安装完成后,React Native即安装成功。

接下来需进行特定平台的设置,若要为某个移动平台开发应用,需安装该平台的开发依赖,可选择iOS、Android或两者皆有。

2. iOS开发依赖安装
  • 开发者账户 :开发和发布iOS应用,需获取iOS开发者账户,该账户免费,足以满足开发需求。若要将应用部署到iOS App Store,则需每年支付99美元获取许可证。
  • Xcode安装 :下载并安装Xcode,它包含Xcode IDE、iOS模拟器和iOS SDK,可从App Store或Xcode官网下载。安装完成后,接受许可证即可。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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