coreplot 支持64位解决

最新推荐文章于 2025-07-19 15:52:27 发布
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http://blog.youkuaiyun.com/mangosnow/article/details/42060237
CorePlot_arm64
10-28
CorePlot 支持arm64
coreplot框架
12-18
9. **动画支持**：CorePlot支持图表的动态效果，如平滑过渡、动画效果，增加用户体验。 10. **交互性**：用户可以通过触摸和手势与图表互动，例如放大、缩小、拖动和点击数据点查看详细信息。 为了充分利用Core...
CorePlots 不支持64位解决方案 以及 CorePlots 相关
码农Peter
12-21 2965
CorePlots 不支持64位解决方案
CorePlot学习
fushi007的博客
06-29 257
1、CPTXYGraph：基于xy轴的图，可以设置其主题 CPTTheme ,主题跟其他软件中的换肤差不多一个意思。 2、CPTTheme：目前支持5种主题 。 3、CPTGraphHostingView：主画布。CPTXYGraph作为 主画布的属性。在HostingView上画图。基于坐标的图。 4、CPTXYPlotSpace：CPT画的x、y二维空间是可以无限延伸的。我们在屏幕上 能
CorePlot
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！
09-20 1074
安装： 下载地址：https://code.google.com/p/core-plot/ 步骤：  # Install Binaries for iOS 1. Copy the **CorePlotHeaders** to your Xcode project 2. Copy **libCorePlotCocoaTouch.a** to your Xcode pro
在iOS中使用Core Plot创建交互式曲线图
weixin_36122351的博客
07-19 1011
在本章节中，我们将介绍如何将Core Plot库集成到您的iOS项目中，从而使您能够快速地添加和使用强大的图表和图形功能。Core Plot是一套用于构建可定制图表的开源库，它基于Cocoa触摸框架，专为iOS和OS X应用设计。该库提供了丰富的图表类型，并允许开发者自定义图表外观和行为。其架构围绕CPTGraph对象建立，该对象是所有图表类型的基类。核心组件包括：CPTGraph：图表的容器，负责管理图表中所有的图表对象。CPTPlot：表示图表中的一组数据点，例如线图、柱状图等。
在iOS中使用coreplot进行实时图表
weixin_26735419的博客
08-26 423
的iOS (iOS) Graph visualization is the prettiest thing when your work involves with more data. It is a better and perfect solution when you have hard-time with your data representation. You can depict...
Core Plot 开源项目推荐
gitblog_00032的博客
11-06 450
Core Plot 开源项目推荐 core-plot Core Plot source code and example applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/c...
CorePlot1.0:安装
洛阳如是
10-09 359
CorePlot升级到1.0了，试用了一下，感觉功能和稳定性上都有了较大提升。所以专门写了几篇 1.0 的试用体验。 1. 编译 CorePlot 框架 首先需要下载Core Plot框架。 你可以在这里找到 1.0版本 Core Plot 的下载链接：  http://code.google.com/p/core-plot/downloads 下载后文件名为
Core Plot 项目常见问题解决方案
gitblog_00655的博客
11-06 933
Core Plot 项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Core Plot 是一个用于创建2D图表和图形的开源框架。它支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，适用于iOS、macOS和tvOS平台。该项目的主要编程语言是Objective-C，但也支持Swift。 新手使用注意事项及解决方案 1. 项目依赖管理问题 问题描述：新手在集成Core Plot到自己的项目时，可能会遇到依赖管理的问...
CorePlot绘制数据统计图类库案例
04-02
3. **交互性**：CorePlot支持用户与图表的交互，例如点击图例、拖动滑块、缩放和平移视图，这些交互功能为用户提供了一种探索和理解数据的有效方式。 4. **性能优化**：CorePlot利用Quartz 2D绘图技术，能够在不...
CorePlot开源库的使用及Demo
08-08
5. **交互性**：CorePlot支持用户交互，例如点击图表上的点来显示详细信息，或者通过手势来缩放和平移图表。这可以通过实现`CPPlotDelegate`协议来实现。 6. **Demo项目**：“Example_My”很可能是一个包含了使用...
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
12-26
这是一个基于系统分析与设计课程期末报告与比赛成果的综合性城市交通违规智能监控与数据可视化平台项目_该项目整合了后端Flask应用与MySQL数据库用于处理超速摄像头数据生成GeoJ.zip
基于Python的汽车之家网站的舆情分析系统-623t8wg0-860【附源码+数据库+万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
12-26
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法，确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果，分析舆情数据，提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读，提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比，分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向，展望舆情
第二十四节-图生图openpose工作流.json
12-26
第二十四节-图生图openpose工作流.json running HUB工作流
基于4MSCRN框架的高光谱图像超分辨率方法研究与实践项目_高光谱遥感影像处理空间分辨率提升光谱信息保持深度学习网络架构卷积神经网络优化多尺度特征融合残差学习机制生成.zip
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基于TensorFlow框架构建的房价预测模型项目深入整合了pandas数据操作库与seaborn可视化工具全面涵盖数据清洗特征工程模型训练与评估流程重点探索线性回归神.zip
12-26
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磁场扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）
12-26
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）结合高斯过程回归（GPR）进行磁场辅助的SLAM（同步定位与地图构建）研究，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模，有效捕捉磁场分布的非线性特征，同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据，实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性，尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建；②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台；③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑，可通过替换实际磁场数据进行实验验证，进一步拓展至多源传感器融合场景。
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