ios8 系统定位问题

今天在开发的时候发现了一个iOS8的定位问题,执行操作之后,不会调用到定位之后的delegate方法中,然后找了一些资料来了解了一下ios8系统下的定位,发现确实是有所不同的:

解决方法:

1.在info.plist中添加key;

NSLocationWhenInUseDescription,允许在前台获取GPS的描述
NSLocationAlwaysUsageDescription,允许在后台获取GPS的描述



2.在代码定位中,做版本区分和授权请求:

[objc]  view plain copy print ? 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. if ([CLLocationManager locationServicesEnabled])  
  2. {  
  3.     if (!self.locationManager)  
  4.     {  
  5.         self.locationManager = [[CLLocationManager alloc] init];  
  6.     }  
  7.     self.locationManager.delegate = self;  
  8.     self.locationManager.distanceFilter=1.0;  
  9.     self.locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest;  
  10.       
  11.     if([self.locationManager respondsToSelector:@selector(requestAlwaysAuthorization)])  
  12.     {  
  13.         [self.locationManager requestAlwaysAuthorization]; // 永久授权  
  14.         [self.locationManager requestWhenInUseAuthorization]; //使用中授权  
  15.     }  
  16.       
  17.     [self.locationManager startUpdatingLocation];//开启位置更新  
  18.     self.delegate = delegate;  
  19. }  

ok,解决了。 这个改动也看出了苹果对隐私授权开始进行层次设计,授权不再仅仅是局限于是否的2选1. 这是一件好事!
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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