iOS开发实战技巧

本文介绍了iOS项目中使用Objective-C处理JSON数据的方法,并详细阐述了Xcode如何通过内置支持来简化JSON操作。此外,还讲解了Xcode如何集成SVN进行版本控制,包括配置SVN仓库、导入和检出项目等步骤。

今天正式开始了整个项目,学到了不少,做一些总结:

  • JSON

Objective-C从iOS5开始,天生就支持JSON,不需要引入任何第三方的库,就能完成。示例代码如下:

NSError* error = nil;
id result = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:str options:NSJSONReadingMutableLeaves error:&error];
if(error) return;
    
id status = result[@"status"];
int s = [(NSNumber*)status intValue];
if(s != 0) return;
  • Xcode如何支持SVN

我们熟悉的Version Control在Xcode中叫做SCM(Software Configuration Management,学习CMMI的时候整天看到,原来就是Version Control
1. 在Xode的菜单中选择 SCM -> Configure Repositories,填写SVN服务器的信息
2. 然后选SCM -> Repositories 你就可以Import, Check Out你想要的内容了,SVN的日常管理也可以在这里做。
3. Checkout项目以后在你的项目的属性中设置项目的SCM
4. 设置好以后,你在你的项目视图中就可以看到新的一列,M表示该文件已经修改过,然后你已经可以通过SCM菜单,或者右键菜单直接进行SVN的操作, commit,update,revert,diff and log,任何你想要的。

  • Xcode如何支持XML

包含${SDK_DIR}/usr/include/libxml2,引入libxml2.dylib

  • -fno-objc-arc
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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