iOS,你真的越来越像Android了

原帖地址:http://www.cnblogs.com/ider/archive/2013/06/13/ios-7.html

周一的苹果开发者大会上,Apple介绍了iOS 7的各种新的特性,虽然真正发布要到今年秋季,但是作为程序员我们还是可以下载开发版本来亲身体验一番的。本来想下载更新四代的iPod Touch上,但是似乎没有提供,所以只能跟同事借来一部iPone 5测试机更新到iOS 7。如果没有去年底对《Android 4.2新特性体验》,看到这一些新特性我一定会感到欣喜,但是现在体验的结果就跟看Keynote时是一样的:长得越来越像Android了。只能说有些东西就是先入为主了,做什么都应该抢个先(鲜)才行。
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界面小清新

很高兴iOS终于支持动态壁纸了,但是默认的屏保壁纸怎么就感觉是直接搬了Android的过来呢?让人感觉在开发的时候,项目经理拿着Android手机对开发人员说:“做成差不多这个样子的。”然后开发人员就一笔一画全弄了过来。

虽然解锁方式还是经典的“slide to unlock”但是一直沿用到iOS 6的界面已经不在了,也就是说在屏幕的任意区域从左往右滑动都可以解锁。
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iOS 7也提供了控制中间(Control Center),可以方便的切换一些系统设置,和Android的不同指出在于,iOS 7是从下方划出来而Android是双指从上方划出。这一点上我感觉还是iOS更便于操作。
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在这个控制面板上,我最喜欢的就是左下脚的闪光灯开关,直接把iOS设备“升级”成了实用的手电筒。

消息中心依然是从上边划出来,简洁的线条和分类。
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不记得是从什么时候开始界面的设计开始趋向于扁平化(Flat design),Google的主页界面、邮箱,微软的Windows Metro,现在苹果也加入的这个行列,抛弃了原有的金属味道,变成了小清新。最吸引的还是动态背景和立体背景,只是不知道是否可以自定义动态背景。
不过这左上角几个点是什么?五子棋,黑白棋吗?原来是手机信号!!!

桌面的文件夹在iOS 7中也得到了很大的加强,可以支持分页存放更多的应用,只是还不支持嵌套文件夹,当然Android目前也不支持。
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搜索不再独立作为一页,将屏幕往下拉就可以调出
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应用程序功能提升

大会上Apple演示了多个iOS 7自带应用在的功能和界面上的改变,我最喜欢的一个就是天气应用的改变不再只有温度和数字,更有生动的图像呈现当地的天气。要是把多个地址按时区纬度排列一下,说不定还能出现彩虹呢。Android没有自带的天气系统,不过应用商店还是有很多天气应用可以提供相同的功能。一些手机厂商也会自己定义天气应用,比如我三年前用的HTC Aria就有动态天气了。
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如果把手机系统比较儿子,那么iOS是Apple的儿子,Android则是Google的儿子。那女儿是谁?两家的女儿就是两家的浏览器:Safari和Chrome。iOS 7里,Safari 也做出了很大的改变:地址栏会适应性的缩小,功能健也会在不需要的时候自动隐藏以便提供更大的阅读空间。多标签切换也更加具有立体感,好似Windows 的Aero Flip,但因为所有页都可以在一个屏幕下呈现,所以切换肯定要比以前有效和迅速。
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相机和相册

大家用 iPhone 最多的可能就是玩游戏和拍照,iOS 7 相机方面最大的改变是即成了滤镜功能,让拍照更加有“范”,也让手机进一步打压了卡片机。
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相册上提供了很多便利的功能。 之前的相册,成千上百张照片堆在一块找也找不到,现在的相册多了分类功能,可以根据时间、地址进行归类。手机在小照片上长按,还可以看到大缩略图,移动手指缩略图也会跟着移动和改变。
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多任务

因为电池原因的考虑,iOS 一直不支持多任务功能,即使之前看起来很像多任务界面也更像是最近使用列表。不过发布会上,Apple说新的iOS 7会真正实现多任务功能。而多任务界面也变成了卡片形式,同样通过手势划出来关闭应用。看来这个也成了行业标准了。
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其它方面的更新还有很多,比如iOS 7还支持AirDrop来无线分享照片,在大会上还被用来嘲笑Android手机的NFC需要碰一下才能传送。总体说来,对于一直使用Android的人来说,iOS 7的更新并没有让人感到有新意的地方;对于一直使用iPhone的人来说,可能又会有些陌生,需要时间去适应和改变。

从用户角度来说,iOS 7的改变用下图来描绘可能会很贴切。不过对于开发者来说iOS平台还是会比Android能够提供更好的开发和发布环境。新的iOS 7提供的上千个新的API,真实的多任务也可以让开发者完成更多想要的功能。虽然从界面上看两者的差异在缩小,但是在开发方面又离一次开发全平台发布远了一些。

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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