63、iOS 应用本地化与后续学习资源指南

iOS 应用本地化与后续学习资源指南

应用本地化

在开发 iOS 应用时,为了让应用能够服务更广泛的用户群体,应用本地化是一项重要的工作。下面将详细介绍如何进行应用的本地化操作。

生成和本地化字符串文件

当你发现视图右侧的文字仍为英文时,就需要生成基础语言字符串文件并对其进行本地化处理。以下是具体步骤:
1. 打开位于 /Applications/Utilities/ 中的 Terminal.app
2. 在终端窗口打开后,输入 cd 并空一格,但先不要按回车键。
3. 打开“访达”,将项目文件夹 21 - LocalizeMe 拖到终端窗口。当文件夹拖入后,项目文件夹的路径会显示在命令行上,此时按下回车键。 cd 命令在 Unix 系统中是“更改目录”的意思,这一步操作会将终端会话从默认目录切换到项目目录。
4. 运行 genstrings 程序,让它查找 Classes 文件夹中 .m 文件里所有的 NSLocalizedString 。输入以下命令并回车:

genstrings ./LocalizeMe/*.m
  1. 命令执行完成后(对于小项目,这只需要一秒钟),你会回到命令行。在“访达”中,找到项目文件夹里名为 Lo
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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