20、让你的应用支持多语言以触达更多用户

让你的应用支持多语言以触达更多用户

在当今全球化的时代,iOS 设备在全球范围内广泛使用,App Store 更是覆盖了超过 150 个国家。为了给不同国家和语言的用户提供出色的体验,将应用进行多语言本地化是非常必要的。Xcode 提供了内置的本地化支持,开发者可以通过其本地化功能和一些 API 调用来轻松实现应用的本地化。

1. 国际化与本地化的概念
  • 国际化(Internationalization) :在将应用适配不同语言之前,需要设计和构建应用,使其独立于语言和地区。例如,在处理价格显示时,不同国家使用不同的小数点符号(如美国用点,部分欧洲国家用逗号),国际化就是要设计出能适应不同地区的价格显示字段。
  • 本地化(Localization) :是将已经国际化的应用适配到不同语言和地区的过程,包括将静态可见文本翻译成特定语言,并添加特定国家的元素,如图像、视频和声音等。
2. 应用的国际化

要构建一个本地化的应用,第一步是进行国际化。主要是处理应用中面向用户的文本,因为源代码中存在大量硬编码的文本,这些文本在本地化时无法直接使用,需要先进行国际化处理。

核心是使用 NSLocalizedString 宏,它有两个参数:
- key :要本地化的字符串。
- comment :为翻译提供额外信息的字符串。

以下是一个示例,展示如何使用 NSLocalizedString

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值