2、iOS 14新特性全解析

iOS 14新特性全解析

1. iOS 14 新特性概述

在2020年全球开发者大会(WWDC 2020)上,苹果公司介绍了iOS 14的新特性和改进。在应用中使用这些最新特性,能在用户参与度、正面评价和整体用户体验等方面产生巨大影响,还可能带来其他好处,比如在App Store中被苹果推荐,以及在同类应用竞争中占据优势。

苹果在2020年3月24日为开发者提供了Swift 5.2,同年晚些时候又发布了Swift 5.3。这些版本专注于质量和性能改进、新的语言特性,以及增强对Windows平台和Linux发行版的支持。

此外,在WWDC 2020上还有一项重大宣布:苹果自研芯片(Apple Silicon)。苹果向世界推出了自己的处理器。开发者可以在2020年底前开始开发应用并发布,这一过渡将持续两年。这一过渡将为所有苹果产品建立统一的架构,使得为整个苹果生态系统创建应用更加容易。

本文将介绍iOS 14两个最重要的新特性:App Clips和小组件(Widgets),还会涵盖增强现实、机器学习和用户隐私方面的最新改进,最后会介绍Swift语言的新特性并给出代码示例。

技术要求

代码可在以下链接找到:https://github.com/PacktPublishing/Mastering-iOS-14-Programming-4th-Edition/tree/master/Chapter%201%20-%20Whats%20New。
如果想在阅读过程中尝试Swift 5.2的特性,需要安装Xcode 11.4或更高版本:https://itunes.apple.com/app/xcode/id4977998

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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