42、iOS 16中使用Core Location框架获取位置信息及示例应用

iOS 16中使用Core Location框架获取位置信息及示例应用

1. 使用iOS 16 Core Location框架获取位置信息

在iOS应用中使用Core Location框架获取位置信息时,需要在应用的 Info.plist 文件的属性列表字典中添加相关键值对,这些值以字符串形式存在,用于描述应用需要访问用户当前位置的原因。相关键如下:
- NSLocationWhenInUseUsageDescription :当应用在前台运行时,向用户说明应用需要访问当前位置的原因。当调用 locationManager 实例的 requestWhenInUseAuthorization 方法时,会显示包含此字符串的对话框,该对话框仅提供允许在使用应用时进行位置跟踪的选项。使用iOS 11 SDK或更高版本构建的所有应用都必须包含此键,无论请求的访问设备位置的使用权限级别如何。
- NSLocationAlwaysAndWhenInUseUsageDesciption :使用 requestAlwaysAuthorization 方法请求始终授权时显示的字符串。包含此消息的请求对话框将允许用户选择始终授权或仅在使用应用时授权。使用iOS 11 SDK或更高版本构建的所有应用在访问设备位置信息时都必须包含此键。
- NSLocationAlwaysUsageDescription :向用户说明应用为何需要始终访问当前位置。在运行iOS 11或更高版本的设备上不使用此描

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值