Geranium 项目教程

Geranium 项目教程

Geranium LocSim, Daemon Manager, Cleaner, ScreenTime Remover and Superviser for TrollStore Geranium 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Geranium

1. 项目目录结构及介绍

Geranium 项目的主要目录结构如下:

  • Geranium.xcodeproj: Xcode 项目文件,用于在 Xcode 中打开和编译项目。
  • RootHelper: 根助手相关文件,用于处理系统级操作。
  • /LICENSE.md: 项目许可证文件,本项目采用 GPL-3.0 许可。
  • /README.md: 项目自述文件,包含项目介绍和使用说明。
  • entitlements.plist: 权限配置文件,定义了应用所需的权限。
  • icon.sketch: 应用图标设计文件,用于设计应用图标。
  • ipabuild.sh: 脚本文件,用于构建 IPA 包。
  • /build: 构建目录,用于存放构建完成的应用包。

其他目录和文件可能包括资源文件、源代码文件、第三方库等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 Geranium.xcodeproj。你需要使用 Xcode 打开这个文件来编译和运行项目。打开后,你会看到项目的基本结构,包括源代码文件、资源文件和项目设置。

在 Xcode 中,你可以进行以下操作:

  • 编译项目:点击 Xcode 的编译按钮(通常是一个带有播放按钮的图标),编译项目。
  • 运行项目:编译成功后,选择一个模拟器或连接的真实设备,然后点击运行按钮。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 entitlements.plistipabuild.sh

  • entitlements.plist:这是一个权限配置文件,用于定义应用在运行时所需的权限,例如访问位置、网络等。在这个文件中,你可以添加或修改权限设置以满足应用的需求。

  • ipabuild.sh:这是一个构建脚本,用于自动化构建 IPA 包的过程。运行这个脚本会调用 Theos 和其他必要的工具来构建应用,并将最终的 IPA 包放在 build 目录中。

确保在运行构建脚本之前,你的环境中已经安装了所有必要的依赖和工具,如 Theos 和相应的 SDK。

以上就是 Geranium 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用这个项目。

Geranium LocSim, Daemon Manager, Cleaner, ScreenTime Remover and Superviser for TrollStore Geranium 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Geranium

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

首先,我们需要安装和加载`modEvA`包和其他可能需要的包: ``` r install.packages("modEvA") library(modEvA) library(ggplot2) library(gridExtra) ``` 然后,我们需要准备数据来计算PR曲线。在这个例子中,我们将使用`biomod2`包中的`geranium`数据集: ``` r library(biomod2) data(geranium) ``` 接下来,我们需要将数据集分成两部分:一个用于建立模型,另一个用于评估模型。我们将使用70%的数据来建立模型,其余30%的数据用于评估模型性能: ``` r set.seed(123) train.index <- sample(1:nrow(geranium), 0.7*nrow(geranium)) train.data <- geranium[train.index, ] test.data <- geranium[-train.index, ] ``` 现在,我们可以使用`biomod2`包中的`BIOMOD_Modeling`函数来建立模型。在这个例子中,我们将使用随机森林算法建立模型: ``` r library(randomForest) library(kknn) library(Maxent) modeling.output <- BIOMOD_Modeling( models = c('RF'), Data = train.data, Y = train.data$Pres, Var = c('bio1', 'bio5', 'bio6', 'bio12', 'bio14'), VarImport = TRUE, NbRunEval = 3, Replication = 3, TestPercent = 30, SaveObj = FALSE, models.options = list(randomForest = list(ntree = 100)), models.options.custom = list(randomForest = list(importance = TRUE)) ) ``` 现在,我们可以使用`modEvA`包中的`PR.curve`函数来计算PR曲线。`PR.curve`函数需要两个参数:第一个是模型预测的概率值,第二个是真实的物种分布数据。在这个例子中,我们将使用随机森林模型的预测概率值和测试数据集中的物种分布数据: ``` r pr.curve.output <- PR.curve( prob = modeling.output$Modeling$Random_Forest$Test$proba, obs = test.data$Pres ) ``` 现在,我们可以使用`ggplot2`包来绘制PR曲线。我们将使用新英格兰杂志配色: ``` r pr.plot <- ggplot(data = pr.curve.output) + geom_line(aes(x = Recall, y = Precision), size = 1.2, color = "#0072B2") + theme_minimal() + theme( axis.line = element_line(color = "black", size = 0.5), axis.text = element_text(color = "black", size = 12), axis.title = element_text(color = "black", size = 16), legend.position = "none", panel.grid.minor = element_blank(), panel.grid.major = element_line(color = "gray", size = 0.5), panel.border = element_blank() ) + xlab("Recall") + ylab("Precision") pr.plot ``` 解释代码: 1. 安装和加载所需的包。 2. 加载`geranium`数据集。 3. 将数据集分成建模和测试数据集。 4. 建立随机森林模型。 5. 使用`PR.curve`函数计算PR曲线。 6. 使用`ggplot2`包绘制PR曲线。在这里,我们使用`geom_line`函数来绘制PR曲线,使用`theme_minimal`主题来减少不必要的元素,并使用`theme`函数来进行更改自定义主题。我们使用`xlab`和`ylab`函数来添加x轴和y轴标签。 7. 绘制PR曲线。
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