IOS从零开始[一]桌面应用转移动应用

自我介绍

        先自我介绍,90年生人,毕业后一直从事Qt开发,主要是在windows平台开发桌面应用。一开始是自学的,慢慢摸索,现在不能说是大神,但也做了两年多了,大大小小的程序开发了十几二十个,对于Qt也比较熟悉,但也没有到修改源码程度。

        我不算是特别有天赋的程序员,也不会去把技术专研特别深的人,但我很喜欢做程序,更确切的说我喜欢从无到有的创造东西,喜欢解决问题。但我有个特点善于分析问题,也正是这点,才让我并不有天赋的头脑也能学好程序的原因。

        我喜欢做有界面的程序,但在我刚毕业的时候是做嵌入式的,大学学的也是电子方面的东西。可能是心里的排斥和叛逆,但我接触到桌面应用程序开发的时候就心花怒放了,被那种马上能得到视觉反馈的感觉所震撼。

        在我工作第一个年头的时候,我就觉得自己有做产品的天赋,当时在一个项目型公司里,我竟然也按照做产品的心态去做项目,去考虑用户体验,考虑ui设计。当然,当时都不懂这些,全是凭直觉去做的,而且自我感觉做的还不错。

        这就是我,一个热爱产品的菜鸟程序员。

移动互联网

        随着时代发展,移动互联网的浪潮已经挡不住了,在我工作一年后发现未来pc只会用于办公,大型游戏,专业设计,开发等等有特殊需求的人使用,移动设备将会成为人们生活不可或缺的东西。包括轻量级办公,小游戏也会搬到移动设备端。这让我如何甘心只会桌面应用开发呢,现在有个机会,公司准备做手机产品,需要内部培养人才,我就抓住这个机会进军移动开发。

        再接下来的日子里,我会学习ios和android开发,并会记录学习笔记。

        我是个忠实的果粉,所以先从ios开始把。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的种盲信号分离方法。它是种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了种快速ICA实现算法FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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