1、零基础开启 iOS 开发之旅

零基础开启 iOS 开发之旅

1. 踏上 iOS 开发之路

在过去八年里,常有人问:“我没编过程,但有个很棒的 iPhone/iPad/Apple TV 应用想法。”“我真能学会给 iPhone 或 iPad 编程吗?”答案是肯定的,但你得相信自己能行。

1.1 适合新手与有经验者

对于新手而言,很多 Swift 书籍都假定读者有编程基础且了解面向对象编程(OOP)和计算机逻辑。而这里的内容是从几乎不懂计算机编程和逻辑的起点开始,带领读者学会用 Swift 编程,毕竟 Swift 是 iPhone、iPad 和 Mac 的原生编程语言。过去八年中,众多学生通过学习相关课程,开发出了 App Store 中某类别里非常成功的 iOS 应用。

对于有经验的开发者,那些多年前编过程或使用非 OOP 语言编程的人,在深入学习 Swift 之前,需要先了解 OOP 和逻辑知识,这里也会逐步引导,助力成为成功的 iOS 开发者。

1.2 学习方法与成功公式

学习编程是程序与自身的互动过程,就像学乐器要练习一样,必须认真做书中的示例和练习。理解概念不代表会应用,调试程序更是绝佳的学习过程。虽然调试会让新手很沮丧,但这是成长必经之路。以下是成功的公式:
- 相信自己能做到,别自我否定。
- 完成书中所有示例和练习。
- 持续编码,编码越多,能力越强。
- 对自己有耐心,Swift 编码需要花时间实践。
- 阅读书籍能学习,调试代码才是真正的学习。
- 利用免费的 xcelMe.com 网络研讨会和 YouTube 视频。
- 不要放弃。

【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:本文研究了一种基于机器学习(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;具备一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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