iOS开发基础与实践要点

1、为什么花时间处理用户需求如此重要?

在开发过程开始时与所有业务利益相关者一起处理用户需求,有助于首次就将应用程序设计正确。

让所有利益相关者从一开始就参与到每个视图中,可避免多次重写和减少应用程序的漏洞。

此外,苹果建议开发者至少将 50% 的开发时间用于用户界面的设计和开发,这也体现了重视用户需求的重要性。

2、设计需求和算法之间的区别是什么?

以下是调整为 Markdown 格式的文本内容:


算法是在编写计算机程序前,将程序要执行的步骤按顺序列出的逐步过程,例如制作烤面包程序的步骤。

但算法可能会遗漏很多细节并做出许多假设。

而设计需求能帮助开发者明确应用程序完成时应该做什么和不应该做什么,可正式详细,也可简单如纸上的列表,它应由开发者、用户和客户协作产生。

3、方法和属性的区别是什么?

  • 对对象执行的操作称为 方法 ,方法用于操纵对象以实现应用程序的功能;
  • 而描述对象的数据被定义为 属性 ,每个属性以特定方式描述相关对象。

例如,对于喷气式飞机对象:

  • 方法 goUp goDown 等;
  • 属性 altitude heading 等。

4、什么是bug?

程序编写的内容与程序实际要实现的功能不符,导致程序崩溃或无法达到预期效果,此时程序被认为存在bug。在编程术语中,错误也被称为bug,是编程产生的非预期结果,应用程序发布到App Store之前必须修复这些问题。

5、什么是状态(state)?

对象属性在特定时间存储的值统称为对象的状态(state),状态是计算机编程中的一个重要概念。

6、编写一个算法,描述从投入硬币到售出汽水这段时间内汽水机的工作原理。假设汽水价格为80美分。

以下是一个简单的汽水机工作算法:

  1. 开始
  2. 等待用户插入硬币
  3. 累加投入的硬币金额
  4. 判断累计金额是否达到80美分:
    - 若未达到,返回步骤2继续等待插入硬币
    - 若达到,进入下一步
  5. 等待用户选择汽水
  6. 检查所选汽水是否有库存:
    - 若没有库存,提示用户重新选择,返回步骤5
    - 若有库存,进入下一步
  7. 释放所选汽水
  8. 若有找零,进行找零操作
  9. 结束

7、在 Swift playground 中编写代码,对一个浮点数进行平方运算,并显示结果浮点数。

以下是示例代码:

let floatNumber: Float = 3.5
let squaredFloat = floatNumber * floatNumber
print(squaredFloat)

8、在 Swift playground 中编写代码,对两个浮点数进行减法运算,并将结果存储为整数。注意,不进行四舍五入。

以下是实现该功能的 Swift 代码示例:

let firstFloat: Float = 5.8
let secondFloat: Float = 2.3
let resultAsInt = Int(firstFloat - secondFloat)
print(resultAsInt)

在这个示例中,我们定义了两个浮点数 firstFloat secondFloat ,然后将它们相减的结果转换为整数类型存储在 resultAsInt 中,最后打印出结果。由于使用 Int() 进行转换时不会进行四舍五入,而是直接截断小数部分。

9、清除程序中“Label”的默认文本并重新运行示例。

可回到界面清除默认标签文本,然后点击 Xcode 窗口左上角类似播放按钮的运行按钮,程序会自动保存文件并在 iPhone 模拟器中启动应用。

10、更改当前按钮并添加一个新按钮。将按钮分别标记为 FM 和 AM。如果用户点击 FM 按钮,显示一个 FM 电台;如果用户点击 AM 按钮,显示一个 AM 电台。(提示:你需要在 ViewCon

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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