IOS入门篇(一)

内容提纲
一、学前须知
1.学前须知
2.开发的准备
3.学期作业
二、iOS系统架构
1.iOS系统架构
2.Cocoa Touch
3.iOS自带的框架(不用记忆,需要时查询即可)
三、iOS和android系统架构对比


iOS自带的框架:
Cocoa 
Touch  UIKit 


Media  
core Graphics
Open GL ES
Core Animation


Core Services 
Core Data
Foundation


Core OS


iOS应用程序基于Foundation和UIKit框架
访问存储在应用程序里的图片和其它资源
创建和管理字符串
提交和接收通知
创建日期和时间对象
自动发现IP网络上的设备
操作URL流
执行异步代码


所有的iOS应用程序都基于UIKit,你不能是应用程序脱离这个框架。UIKit提供了在屏幕上绘制的机制,捕获事件,和创建通用用户界面元素。
IKit也通过管理显示在屏幕上的组件来组织复杂的项目。




IOS系统架构层
核心操作系统层(Core OS layer)
核心服务层(Core Services layer)
媒体层(Media layer)
可触摸层(Cocoa Touch layer)


1、Core OS 是位于IOS系统架构最下面的一层是核心操作系统层,它包括内存管理、文件系统、电源管理以及一些其他的操作系统任务。它可以
直接和硬件设备进行交互。
2、Core Services 是核心服务层,可以通过它来访问IOS的一些服务。
3、Media是媒体层  负责音频、视频 、图形的绘制,动画效果(例如:调用媒体设备的API)
4、Cocoa Touch 是可触摸层,UE  触摸交互操作


IOS是基于UNIX内核,Android是基于Linux内核




































【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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