IOS-真机调试

真机调试的主要步骤

  1. 登录开发者主页
  2. 生成cer证书:cer是一个跟电脑相关联的证书文件,让电脑具备真机调试的功能
    • 即苹果要知道哪一台电脑要进行真机调试(定位真机调试的电脑)
  3. 添加App ID:调试哪些app?
    • 可以添加许多app
  4. 注册真机设备:哪台设备需要做真机调试?
    • 需要知道你的手机的identifier
  5. 生成MobileProvision文件:结合2、3、4生成一个手机规定文件
  6. 导入cer、MobileProvision文件

    • 完成以上两个步骤,最终会得到2个文件

    • Cer文件:让电脑具备真机调试的功能
    • MobileProvision文件:哪台设备、哪些app、哪台电脑需要做真机调试?

详细步骤图


  • 登录开发者主页

  • https://developer.apple.com/membercenter/index.action
  • 想要进行真机调试,必须要先买一个证书,这个证书有两个作用: 调试app; 在appStore上发布app
    • 个人证书99 299
      • 企业证书不能把app发布到appStore,但是可以直接通过链接来下载app,主要用于针对某些特定领域的app发布使用
    • 也可以去淘宝上买一个盗版的, 不过只能用于调试

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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