Cocoa编程--国际化(本地化)整理

本文介绍如何为iOS和macOS应用创建多语言版本。包括使用InterfaceBuilder设计初始英文界面,通过Xcode或命令行工具ibtool添加多语言支持,以及调整系统语言设置来测试本地化效果。

针对iOS或Mac OS X的程序,目前要求多语言的国际化版本(也称本地化)越来越多,我在给朋友帮忙时,就有这方面的需求。下面,简述过程:

1. 设计英文版本的Interface Builder 文件,设计完毕,并实现与程序的集成等完整功能后,再进行国际化,可以省去很多不必要的工作量

 

2. 可以通过在Xcode中,添加国际化支持,也可以通过在终端添加文件夹,比如:zh_TW,来实现多语言支持。

 

3. 在终端中,通过命令ibtool来完成国际化,如:

A)生成文本文件MainMenu.strings

ibtool --generate-strings-file MainMenu.strings MainMenu.xib

B)翻译MainMenu.strings文件的key=value对应的value的值,为你期望的语言,比如 

/* Class = "NSMenuItem"; title = "Window"; ObjectID = "19"; */

"19.title" = "Windows";

翻译后:==> "19.title" = "窗口"

C)翻译完毕后,生成zh_TW的xib或nib文件:

ibtool --strings-file MainMenu.strings --write MainMenu.xib ../English.lproj/MainMenu.xib

 

4. 在”系统偏好设置“->语言与文本->语言(Tab页)中,编辑语言列表,将预测试的语言,排在第一位

 

5. 重新编译,执行应用程序。

 

你会发现,现在软件界面,是以系统本地化语言显示的,恭喜你,成功了!

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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