10、Xcode项目调试全攻略

Xcode项目调试全攻略

运行与调试项目

当我们进行项目的构建与运行时,可能会立即遇到问题,导致构建失败。例如,可能会出现语法错误,这种错误通常比较容易发现,也容易犯。要查看错误的详细信息,可以在详细面板中选择“构建结果”标签。

比如,若出现“redValue未在接口(.h)文件中定义,且属性redIntValue没有访问器方法”的错误,实际上 @synthesize 调用应该是 redIntValue ,而不是 redValue 。修正这个错误后再次构建并运行,此时构建可能会成功,程序也能运行。

然而,程序运行后可能仍存在一些大问题。例如,颜色选择框中的淡蓝色初始看起来正常,但滑块没有移动到预期位置,文本字段也是空白的。而且,当改变滑块或文本字段的值时,没有任何反应。

以下是程序中 awakeFromNib 方法和 updateColorWell 方法的代码:

- (void)awakeFromNib {
    [self setValue:[NSNumber numberWithInt:51] forKey:@"redIntValue"];
    [self setValue:[NSNumber numberWithInt:102] forKey:@"greenIntValue"];
    [self setValue:[NSNumber numberWithInt:153] forKey:@"blueIntValue"];
    
【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。
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