2、苹果开发入门:开发者计划、Xcode 与项目创建全解析

苹果开发入门:开发者计划、Xcode 与项目创建全解析

1. 苹果开发工具与开发者计划概述

苹果开发工具历史悠久,最初是用于 NeXTSTEP 操作系统的独立应用工具集,后被苹果采用,成为 OS X 的官方开发工具,最终整合为 Xcode。在使用 Swift 进行 Cocoa 和 Cocoa Touch 开发时,许多类名带有“NS”前缀,这源于苹果众多框架的 NeXTSTEP 传承。

苹果为开发者提供付费的开发者计划会员资格,该计划提供资源和支持,包括访问在线开发者论坛和专业技术支持。若仅想学习 Swift 和探索开发工具,可免费进行;但如果想在应用中使用 iCloud 等开发者服务,或通过 iOS 或 OS X 应用商店分发应用,则需要付费会员资格。

Swift 是开源的,但在为 OS X、iOS 和 watchOS 开发应用时,开源的意义不大。在 Swift 官方网站上有优秀的社区在为该语言的发展努力。

随着苹果为 OS X、iOS、watchOS 及新兴的 tvOS 平台推出应用商店,开发者计划成为开发者向苹果提交应用时提供身份验证的官方途径,是通过苹果销售应用的入场券。

2. 苹果开发者计划详情

苹果开发者计划提供对测试版开发工具、测试版操作系统版本的访问权限,以及通过苹果应用商店分发应用的能力。还能使用一些依赖云服务的平台功能,如 iCloud、CloudKit、应用内购买、地图和应用群组等。

如果不打算向应用商店提交应用,或不需要依赖云服务的功能,可不加入开发者计划。但如果想为苹果的任何平台开发应用,强烈建议加入,因为其好处众多:
- 访问开发者论坛

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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