2、深入探索Objective - C:特性、与Java和C的差异

深入探索Objective - C:特性、与Java和C的差异

1. Objective - C的特性

Objective - C作为一种编程语言,有着独特的魅力和优势,下面从几个方面详细介绍。
- 先进的编译器技术 :Objective - C建立在C语言之上,随着C语言不断发展,新特性、优化技术、目标处理器等的加入,Objective - C也能紧跟潮流,保持与现代技术同步。如今的编译器技术让Objective - C代码具有出色的可移植性。以前,为一个平台编写的C代码很难在不同系统或架构上编译运行,这也是Java“一次编写,到处运行”设计理念受欢迎的原因。但现在,一个C编译器通过(命令行)开关就能针对多种不同的处理器和硬件。例如,苹果曾将大量Objective - C代码从Motorola/IBM处理器迁移到Intel处理器,几乎没有对开发造成干扰。后来苹果又将Cocoa框架移植到iPhone的嵌入式处理器上,未来还有可能将整个软件库移植到其他处理器。目前,苹果维护着一个Objective - C源代码库,能定期重新编译以在至少五种不同的处理器架构上运行,实现了“一次编写,到处运行”的实践效果。
- 卓越的性能 :在编程语言性能和基准测试的竞争中,C语言被公认为是当今最快的高级计算机语言之一。几乎所有的解释器,包括Java的虚拟机,都使用C或C++编写。由于Objective - C本质也是C语言,开发者可以将应用程序优化到硬件的极限。可以先从简单的基于对象的设计开始,如果性能分析显示解决方案不够快,可以用C代码片段进行优化,甚至完全用C重写代码。若还不够快,C编译器能让开发者直接访问操作系统内核、图形协处理器、向量单

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现拓展。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GAPSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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