1、开启 iOS 和 Mac OS X 编程之旅

开启 iOS 和 Mac OS X 编程之旅

1. 编程学习的起点

如果你想为 iOS 或 Mac OS X 编写应用程序,但过去没有太多(或根本没有)编程经验,那么接下来的内容将为你提供一个良好的开端。

编程学习有其独特的方式。这里不会仅仅让你理解 Objective - C 的语法,而是会展示编程的工作原理以及有经验的程序员是如何思考的。早期会涉及一些较难的概念,并且几乎每个概念都会配有编程实验,将学习概念与立即付诸实践相结合,这是学习编程的最佳方式。

2. C 和 Objective - C 语言基础

当运行程序时,文件会从文件系统复制到内存(RAM),计算机执行文件中的指令,这些指令对人类来说难以理解,所以人们使用编程语言编写计算机程序。

  • 汇编语言 :最低级的编程语言是汇编代码,需要描述 CPU 必须执行的每一步,然后由汇编器将其转换为机器代码。但汇编语言冗长且依赖于 CPU,如果要在不同类型的计算机上运行程序,就需要重写汇编代码。
  • 高级语言 :为了使代码能轻松在不同类型的计算机之间移动,人们开发了“高级语言”。使用高级语言时,无需考虑特定的 CPU,可以以通用方式表达指令,编译器会将代码转换为高度优化的、特定于 CPU 的机器代码。C 语言就是其中之一,C 程序员用 C 语言编写代码,C 编译器将其转换为机器代码。C 语言于 20 世纪 70 年代初在 AT&T 被创建,Unix 操作系统(Mac OS X 和 Linux 的基础)和 Windows 操作系统大多是用 C 语言编写的。
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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