iPhone开发四剑客之《iPhone开发秘籍》

本书由知名iPhone程序员Erica Sadun撰写,针对iPhone/iPod touch开发流程中的常见任务和难点逐一提供解决方案。书中不仅覆盖了视图构建、界面组织等基础内容,还探讨了CoverFlow等未公开API的应用技巧。

媒体评论

“难以想象,竟然有人还没有读 Erica Sadun 的书就开始从事 iPhone 商业开发……本书将使你成为 AppStore 上用户热捧的那种五星级开发者。”

—— InfoWorld

“本书全面剖析了 iPhone 开发的方方面面,将成为各层次开发人员的求生秘籍。丰富的代码示例和屏幕截图更为书中大量技巧和诀窍添色不少。”

——Jacqui Cheng ,著名 IT 网站 Ars Technica 副主编

“本书物超所值!如果你正在编写 iPhone 软件,它将为你节省数周的开发时间。 Erica 在书中包含了大量简单易懂的示例,演示了基本的 iPhone 开发技巧,并通过其他一些技巧展示了苹果公司官方文档所未表现的特殊效果。”

—— Tim BurksiPhone 软件开发人员, TootSweet 软件公司

Erica Sadun 的技术经验与 Addison-Wesley 的品牌交相辉映。本书是关于 iPhone 开发的全面指南,不论是初学者还是比较有经验的开发人员都能从中获益。代码示例和屏幕截图为书中大量的提示和技巧增添了几分色彩。”

—— Jacqui ChengArs Technica 杂志副总编

“ 我们竭力编写了这些资料 , 我深深折服于 Erica 掌控主题和传达信息的能力 :文风亲切,又有技术深度。这将是 iPhone 开发人员的必备图书。”

—— Daniel PascoBlack Pixel Luminance 公司首席开发人员和首席执行官

“本书应是 iPhone 编程入门的首选,并且是对苹果公司自身文档的绝佳补充。”

—— Alex C. SchaeferMeLLmo 公司首席程序员, ApolloIMiPhone 应用开发专家

Erica 的书确实是 Cocoa Touch 开发人员的绝佳读物。本书内容远远超过了苹果公司网站上的文档,并且通过各种方法让开发人员更深入地理解 iPhone OS ,让他们明白这个难以置信的移动平台内究竟有哪些不为人知的秘密。”

—— John ZorkoMobile Devices 公司资深软件工程师


Amazon 超级畅销书

大量未公开的绝技,带你深入 iPhone 开发秘境

任务驱动,丰富的实战代码,让你触类旁通

内容简介

iPhoneiPod touch 吸引的不只是全世界数千万痴迷的用户,这个全新的开发平台也为成千上万锐意创新的程序员提供了一个平台,使他们得以为未来构建最酷最炫的软件应用。

本书由业界著名的 iPhone 程序员撰写,针对 iPhone/iPod touch 开发流程中的常见任务和难点逐一提供解决方案,并给出深入的剖析。书中讲解了构建视图和表、组织界面元素、对用户操作作出警告和响应和访问地址簿,还介绍了连接到因特网、显示媒体内容、创建安全密钥链等。尤其难能可贵的是,作者还探讨了 Cover Flow 等未公开的 API ,使你能够创建更加令人赏心悦目的用户体验。

书中各项主题按相关性归类,编排合理,便于查找,既适合学习也适合参考之用。书中所附示例代码贴近开发实际,可以很方便地应用于实战,节省大量开发时间。

作者为本书开设了配套网站 ericasadun.com ,其中提供了代码、开发视频下载和最新更新。

作者简介

Erica Sadun ,著名 iPhone 技术专家。佐治亚理工学院计算机科学博士,拥有多年 Apple 开发经验。参与过二十多部畅销图书的编写,领域涉及程序设计、数字视频、数码摄像等。


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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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