iOS应用程序安全系列 收藏了

最新推荐文章于 2024-10-05 22:19:12 发布
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【愚公系列】2023年10月 WPF控件专题 WPF应用程序组成
时光隧道
08-08 5万+
🏆 作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，优快云博客专家，阿里云专家博主，腾讯云优秀博主，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年优快云博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。
【粉丝福利社】DeepSeek移动端AI应用开发：基于Android与iOS
时光隧道
04-25 4万+
DeepSeek作为一款在人工智能领域备受瞩目的平台，凭借其强大的自然语言处理和推理能力，为开发者提供了丰富多样且功能强大的API接口。这一优势使得开发者能够在Android和iOS这两大主流移动平台上，轻松构建出功能强大、用户体验卓越的智能应用，满足不同用户在各种场景下的多样化需求。本书旨在为广大开发者搭建一座桥梁，帮助他们深入探索如何在移动端（Android与iOS）高效集成DeepSeek API，从而开发出真正贴合用户需求的智能化应用。
【愚公系列】《微信小程序与云开发从入门到实践》042-系统设置信息与应用级事件相关接口
时光隧道
09-23 9万+
在小程序的开发过程中，系统设置信息与应用级事件的管理尤为重要。这些接口不仅能够帮助开发者获取设备信息、用户设置等关键信息，还能有效提升用户体验，增强小程序的交互性和功能性。通过合理利用这些接口，开发者可以为用户提供个性化的服务和更流畅的使用体验。在本篇文章中，我们将深入探讨小程序中系统设置信息与应用级事件相关的接口。我们将详细介绍如何获取用户的授权信息、设备的系统信息、网络状态等，以及如何处理应用级事件，使小程序能够更好地响应用户操作和系统变化。
【愚公系列】《微信小程序开发解析》011-地图组件
时光隧道
07-13 10万+
在移动互联网迅速发展的今天，微信小程序已经成为企业和开发者们提升用户体验、提供便捷服务的重要平台。地图组件作为微信小程序中的一个核心功能，广泛应用于定位、导航、路径规划等多种场景中，为用户提供了精准、高效的位置服务。本篇文章将详细介绍微信小程序地图组件的使用方法与开发技巧。我们将从基础的组件配置入手，逐步深入到地图的交互操作、自定义样式及高级功能的实现。无论你是刚刚入门的小程序开发者，还是有一定经验的技术人员，这篇文章都将为你提供全面而实用的指导。
【愚公系列】《微信小程序与云开发从入门到实践》005-小程序项目的基本结构
时光隧道
08-29 9万+
在当今移动互联网的迅猛发展中，小程序以其轻便、高效的特点，逐渐成为了吸引用户的重要工具。无论是电商、社交还是生活服务，各类小程序如雨后春笋般涌现，改变了我们与应用的交互方式。然而，很多开发者在初次接触小程序时，往往对其项目结构感到迷茫。了解小程序的基本结构不仅是开发的第一步，更是构建高效、可维护应用的基础。在本篇文章中，我们将深入探讨小程序项目的基本结构，帮助大家理清各个组成部分的功能与作用。无论你是刚入门的小白，还是有经验的开发者，相信都能从中获得启发和实用的知识。
【愚公系列】《微信小程序与云开发从入门到实践》056-迷你商城小程序的开发（电商应用首页开发）
时光隧道
10-05 8万+
随着移动互联网的快速发展，电商行业也迎来了新的机遇与挑战。迷你商城小程序作为一种便捷的购物工具，逐渐成为消费者线上购物的重要选择。它不仅具备快速加载、易于分享的特点，还能为用户提供个性化的购物体验。市场上电商类的小程序非常丰富，除了知名电商公司提供小程序应用外，各种社区团购、积分商城等也大多会选择小程序来支持其业务运营。本章，将开发一款功能完整的电商小程序应用，包括前端页面展示与云开发后端服务。本期文章将重点介绍迷你商城小程序的开发，尤其是电商应用首页的设计与实现。
【愚公系列】《微信小程序与云开发从入门到实践》021-map(地图)组件及应用
时光隧道
09-08 9万+
在现代应用开发中，地图功能的实现已成为提升用户体验的重要一环。作为一款流行的应用框架，微信小程序提供了强大的地图组件（map），使开发者能够轻松地集成地图功能，展示地理位置信息，并实现丰富的交互体验。无论是定位用户位置、搜索附近商家，还是规划行程路线，地图组件都能为用户提供更直观的服务。本篇文章将深入解析微信小程序的地图组件，包括其基本用法、配置项、以及如何在实际项目中灵活应用。我们将通过实例演示，帮助你理解地图组件的各种功能，如标记点、绘制路线、获取用户当前位置等，确保你能够掌握地图组件的使用技巧。
【愚公系列】《微信小程序开发解析》006-视图容器组件
热门推荐
时光隧道
07-10 11万+
在微信小程序开发中，视图容器组件是构建用户界面的基础模块。它们不仅用于布局和组织页面内容，还能实现许多复杂的交互效果。无论是简单的页面布局，还是复杂的界面设计，视图容器组件都扮演着不可或缺的角色。本篇文章将深入探讨微信小程序中的视图容器组件，详细介绍其主要类型、使用方法以及在实际开发中的应用场景。我们将通过实例代码，帮助大家快速掌握这些组件的使用技巧，提高开发效率。同时，还会分享一些常见问题的解决方案以及最佳实践，希望能对各位开发者有所帮助。
【愚公系列】《微信小程序与云开发从入门到实践》040-小程序缓存工具
时光隧道
09-22 8万+
在移动应用的开发中，性能与用户体验始终是重中之重。对于小程序来说，如何有效管理数据的存储与访问，直接影响到应用的响应速度和流畅度。小程序缓存工具应运而生，它为开发者提供了一种高效的方式来存储和管理用户数据，从而提升小程序的性能。在本篇文章中，我们将深入探讨小程序缓存工具的基本概念和应用场景。我们将介绍常用的缓存策略，包括本地缓存的使用、数据的读取与更新、以及缓存失效的处理方式。同时，我们还会分享一些最佳实践，帮助开发者在实际项目中合理利用缓存工具，优化小程序的性能与用户体验。
【愚公系列】《微信小程序开发解析》001-概论
时光隧道
07-06 8万+
微信小程序是继微信公众号、企业微信之后，腾讯推出的微信体系中的另一个重要组成部分。它是一种无需下载、安装即可使用的应用，用户可以通过扫描二维码或搜索小程序名称来打开应用，体现了“用完即走”的理念，不需要担心安装太多应用的问题，应用随处可用，无须安装和卸载。
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
12-22
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
VidHubapp官网最新版下载 v1.1.10.apk
12-22
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iOS平台上的Twitter应用程序开发教程
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