CocoaPods安装和使用笔记

本文详细介绍了如何更新gem源并安装CocoaPods,提供了遇到问题时更换源地址的方法。此外还讲解了如何通过Podfile配置及管理iOS项目的第三方依赖库。

第一步:更新gem

由于系统默认的更新源无法使用,所以需要移除,添加新的源,操作指令如下:

gem sources --remove https://rubygems.org/

gem sources -a http://ruby.taobao.org/

gem sources -l

sudo gem update --system


第二步:安装CocoaPods

sudo gem install cocoapods

pod setup

如果执行pod setup半天没反应,可以换下源地址:

pod repo remove master

pod repo add master https://gitcafe.com/akuandev/Specs.git

pod repo update


CocoaPods使用:

在项目根目录中新建Podfile文件,格式如下:

link_with'target1','target2'    //给多个target进行链接头文件配置

source ' https://gitcafe.com/akuandev/Specs.git' 

platform :ios,'7.0'

pod 'SVPullToRefresh'

pod 'MBProgressHUD'

执行pod install就会下载第三方库,每次更新Podfile文件之后,pod update就可以了

也可以通过CocoaPods插件来操作,可以通过Windown->Package Manager来安装此插件


参考文章地址:

http://blog.devtang.com/blog/2014/05/25/use-cocoapod-to-manage-ios-lib-dependency/

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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