mac os x下软件本地化及测试

MacOSX中文化实战
本文介绍了使用iLocalize和LocalizationSuite两种工具进行MacOSX应用程序中文化的过程。包括如何抽取待翻译字符串、进行翻译及后期测试等内容。

最近对几个OSX下应用程序进行了中文化,记录下Mac OS X下中文化的经验。Mac下中文化和Linux下中文化只要用poedit编辑.po文件就可搞定不同,mac下略烦一点。具体可看台湾的applewoods.org整理出的mac下中文化的工具及教程列表 。(转载请注明:出自https://corp.ossplus.com)
但实际上,进行中文化时只需要两个软件就可搞定一切:iLocalize或者Localization Suite,iLocalize是商业软件,Localization Suite是免费软件,作者鼓励大家捐助。
iLocalize,可在一个项目中处理多种语言,提供自定义的字典(便于学习别人的中文化经验),尤其喜欢它的“New Glossary Inspector”功能,完全支持Unicode标准,自动提取包含在 *.strings 和 *.nib档案中的所有字串。如果能把现在的文件间传导翻译,扩充为从字典自动批量翻译,再加上打包本地化安装功能就是个很完美的本地化工具了。
Localization Suite包含有三个工具,分别是 Localization Manager、Localizer 以及 Locadoc。Localization Manager,可让您建立并管理各应用程序的本地化:设置参考语言、建立新的本地化文件、编译本地化界面...等。要进行正式翻译前,通常必须先使用此 程序抽取要翻译的字串。Localizer,抽取出的字串文件会是带有 ".loc" 的扩展名,通过过此工具可查看全部字串、新增或已修改的字串,当然也在此工具中进行翻译工作。
Locadoc,这个程序用于进行文档翻译,比如readme等文档。
使用Localization Suite进行中文化的项目一般都已自行抽取了需翻译的字串(比如开发Localization Suite的Blue-tec的商业产品Ulysses即提供了.loc文件),翻译人员主要使用Localizer即可。
在进行完本地化后,还应该进行基本的本地化测试:安装上本地化了的软件,查看翻译是否做得得体,是否符合标准,是否有错别字,中文显示时是否出现排版布局等方面问题。 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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