10、从零开始:iOS开发入门指南

iOS开发入门:Swift与Xcode基础

从零开始:iOS开发入门指南

1. 成为优秀iOS开发者的关键要素

在踏上iOS开发之旅前,我们需掌握几个核心概念。计算机程序会严格按照我们的指令运行,但很多时候,我们以为的指令和程序实际执行的结果可能大相径庭。

1.1 像开发者一样思考

软件开发包括编写程序和让计算机执行程序。在编写程序前,列出所需步骤的算法至关重要。比如编写一个烤面包的程序,算法可能如下:
1. 从袋子里取出面包。
2. 将一片面包放入烤面包机。
3. 按下“烤面包”按钮。
4. 等待面包弹出。
5. 从烤面包机中取出面包。

然而,这个算法忽略了很多细节和假设,如用户想要的面包类型、烤制程度、涂抹物等。软件开发者常因未充分思考算法就开始编码,导致软件开发耗时久、成本高且不符合用户需求。

设计需求和用户界面(UI)设计是成功开发应用的关键。设计需求能明确应用应具备的功能,可正式详细或简单罗列。UI设计方面,苹果建议开发者将超50%的开发时间用于此。许多开发者会先进行UI设计,再根据屏幕布局编写设计需求。

完成设计需求和UI设计后,就可开始编码。编码过程中,设计需求和UI可能会有小改动,但通常不会影响开发进程。

1.2 完成开发周期

编写完程序后,需确保其符合设计需求和UI设计,且无错误。编程中,错误被称为“bug”,查找并修复bug的过程叫测试和调试。通常由有经验的测试人员进行测试,开发者配合调试。

应用开发到一定阶段需发布到App Store,这涉及成本、预算、应用稳定性和投资回报等多方面考量。开发者希望应用完美,而管理层希望尽快实现

【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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