iOS 8与xcode6的变化 总结

ESPRIT算法原理与MATLAB性能评估全解析 ESPRIT(利用旋转不变性估计信号参数)是一种经典的子空间类超分辨率参数估计算法,其核心建立在阵列接收数据的信号子空间所具有的旋转不变性数学结构之上。该算法将DOA或频率估计转化为广义特征值问题,依赖窄带远场、信源非相干、加性高斯白噪声等严格假设。其技术价值在于突破瑞利限的分辨能力,但工程落地高度敏感于模型失配——如阵元误差、宽带失配、快拍不足等。典型应用场景包括雷达测角、声呐定位、5G Massive MIMO用户追踪及卫星通信波束管理。本文深入剖析ESPRIT的信号建模本质、MATLAB仿真验证范式与 阅读详情

 今天给朋友解决问题的时候 发现iOS 8和xcode6 和 以前的版本有许多不同,大神的目前的总结如下:


 http://www.cocoachina.com/ios/20141218/10681.html

项目路径坑

模拟器的路径从之前的~/Library/Application Support/iPhone Simulator移动到了~/Library/Developer/CoreSimulator/Devices/这相当的坑爹,之前运行用哪个模拟器直接选择这个模拟器文件夹进去就能找到项目ios%207%20path.png
现在可好,Devices目录下没有标明模拟器的版本,图片上选中的对应的可能是iPhone 5s 7.1的iOS%208.png
然后图片上的文件夹对应的应该是iPhone 4s 7.1 iPhone 4s 8.0 iPhone 5s 7.1 iPhone 5s 8.0.......,但是我不知道哪个对应哪个啊,好吧我要疯了


NSUserDefaults坑

通过NSUserDefaults储存在本地的数据,在模拟器删除APP、clean之后无法清空数据,我尝试删除iPhone 4s、iPhone 5s......里面的同一个项目,还是无解,这应该是个BUG,等苹果更新Xcode吧(我目前用的6.0)。但是真机没有这种情况(必须的啊)


UITableView坑

带有UITableView的界面如果到遇到以下警告

Warning once only: Detected a case where constraints ambiguously suggest a height of zero for a tableview cell's content view. We're considering the collapse unintentional and using standard height instead.

添加以下代码可解决

self.tableView.rowHeight = 44.0f;

autolayout坑

典型的UITabBarController作为根视图,然后点击其中一个页面button的时候push到一个列表页情况,结构如下图storyboard.jpg
如果在列表页需要隐藏tabbar,那么我一般都会在这个VC把bottombar设置为none以便能更好的进行约束布局,bottombar.png但是......在调试的时候你会发现进入列表页的瞬间底部会出现一个tabbar高度的视图。还是老老实实在就用默认的Inferred吧。


键盘弹不出

keyboard.png取消选择Connect Hardware Keyboard


detailTextLabel无法显示

先来下面这段代码

- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];
    dispatch_after(dispatch_time(DISPATCH_TIME_NOW, (int64_t)(1.0 * NSEC_PER_SEC)), dispatch_get_main_queue(), ^{
        self.array = @[@"测试"];
        [self.tableView reloadData];
    });
}
- (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableView numberOfRowsInSection:(NSInteger)section{
    return 1;
}
- (NSInteger)numberOfSectionsInTableView:(UITableView *)tableView{
    return 1;
}
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath{
    UITableViewCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:@"TradeRecordCell"
                                                            forIndexPath:indexPath];
    cell.detailTextLabel.text = _array[indexPath.row];
    return cell;
}

代码没什么问题,在iOS 7下,一秒之后cell的detailTextLabel就会显示测试两个字,但是在iOS 8却不行detailTextLabel显示为空。测试发现,当detailTextLabel的text一开始为空,iOS 8下运行就会把这个label的size设置(0, 0)从而不能正确显示,原因是这里cell.detailTextLabel.text = _array[indexPath.row];一开始数据就是空的,解决办法:

如果是空就不去设置值

    if (_array[indexPath.row]) {
        cell.detailTextLabel.text = _array[indexPath.row];
    }

或者

cell.detailTextLabel.text = _array[indexPath.row] ? : @" ";

pch文件不见了

现在Xcode 6创建的项目默认是不带pch文件的,当然了旧版本的项目是会保留的。那么如何添加pch文件?
* Command + N 然后在Other里面选择PCH File
* 在Build Settings里面找到Prefix Headerpch.jpg
* 添加pch文件,规则是: 项目名/xxxxx.pch


UIAlertView的坑

UIAlertView显示无标题的长文本问题

UIAlertView *alterView = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:nil message:@"远端Git仓库和标准的Git仓库有如下差别:一个标准的Git仓库包括了源代码和历史信息记录。我们可以直接在这个基础上修改代码,因为它已经包含了一个工作副本。" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles:nil, nil];
[alterView show];

上面这段代码在iOS 8下显示的样子是这样的,内容完全顶到的顶部,文字还莫名其妙的加粗了alert.png
难道我会告诉你只要把title设置为@""就行了吗

 UIAlertView *alterView = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"" message:@"远端Git仓库和标准的Git仓库有如下差别:一个标准的Git仓库包括了源代码和历史信息记录。我们可以直接在这个基础上修改代码,因为它已经包含了一个工作副本。" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles:nil, nil];
[alterView show];

Sigrity Power DC Package Multi-Resistor Compact ET Model Extraction模式提取封装基板电热阻模型 DIE(定义DIE的参数):material设置为silicon(硅),Attach material(贴片的材料,设置为Die Attach),Attach thickness(贴片的材料的厚度,厚度设置为0.001mm,点击ok。Cap为覆盖材料,Material定义材料类型,thickness定义厚度,length和width定义长宽,Adhesive Material为胶的材料,Adhesive Material为胶的厚度,本例不定义,跳过即可。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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