22、React Native 应用集成指南

React Native 应用集成指南

1. React Native 与原生应用通信基础

要让 React Native 应用更新原生应用容器,我们创建了一个原生模块,这是从 JavaScript 与原生层通信的推荐方式。但更新原生 UI 组件时,操作必须在主线程上执行,可通过实现 methodQueue 方法并指示模块在主线程执行来达成。

2. 处理外部 iOS 应用调用

为使应用被更多目标用户使用,需让应用易于访问,以便其他应用能链接到它。以下是设置应用被其他 iOS 应用调用的步骤:
1. 在 Xcode 中打开 React Native 项目,打开项目的 Build Settings。
2. 将 $(SRCROOT)/../node_modules/react-native/Libraries 作为递归条目添加到 Header Search Paths 字段。
3. 使用 Source Code Editor 打开 Info.plist ,为示例应用注册 invoked:// 方案,添加以下 XML 代码作为 <dict> 的节点:

<key>CFBundleURLTypes</key>
<array>
    <dict>
        <key>CFBundleTypeRole</key>
        <string
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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