2、Mac 开发入门:Cocoa 与 “Hello, World” 项目

Mac 开发入门:Cocoa 与 “Hello, World” 项目

1. 邂逅 Cocoa

大约在 1989 年,我还是一名大学生时就初次接触到了 Cocoa。那时,iPhone 还未问世,Mac OS X 也不存在,甚至它还不叫 Cocoa。当时,如今 Cocoa 的雏形是 NeXTStep 的一部分,而 NeXTStep 是 NeXT 计算机的核心操作系统。NeXTStep 领先于那个时代很多年,虽然计算机科学课程中那满是 NeXT 工作站的实验室利用率极低,但我作为学生系统管理员每天都要使用它们。作为用户,我一下子就被吸引住了。许多 Mac OS X 的优秀特性并非源于早期的 Mac,而是来自 NeXTStep。

当时,还没有万维网,NeXTStep 开发者社区也规模很小,除了 NeXT 随早期机器附带的那些晦涩难懂的大部头资料外,关于开发环境的资料少之又少。我不时地尝试理解 Objective - C 和 AppKit,但身边没有专家指导,也缺乏可参考的示例代码(更别提我的学业有时会让我无暇顾及这些有趣的项目),基本上毫无头绪。

大学毕业后,一件意想不到的事情发生了。一位朋友向我推荐了我所在城市的一家咨询公司,该公司为一些大客户开发定制的 NeXTStep 应用程序。我有幸加入了这家公司。突然,我身边有了一群同事,他们不仅有丰富的 NeXTStep 编程经验,其中一些人甚至曾在 NeXT 工作过!在他们的专业帮助下,我很快就入门了,那些多年来看似神秘的东西一下子变得清晰起来。几周内,我学到了很多知识,甚至能够开始领导一些 NeXTStep 开发的培训和指导工作。

这并非说明我是天才或学习能力强,而是表明我们现在所说的 Cocoa 技术非常强大,且易于

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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