sqlite 学习 bug

最新推荐文章于 2024-11-09 01:33:58 发布
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本文介绍了iOS开发中常见的问题解决方法，包括链接库时出现的符号未找到错误及如何正确添加SQLite库。此外，还提供了快速查看iOS模拟器沙盒路径的方法，并简要提及了UI控制触摸事件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.ld: symbol(s) not found for architecture x86_64

没有在Link Binary With Libraries 添加libsqlite3.dylib。


2.快速查看模拟器沙盒路径

NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);

通过paths查看


3.UIControlEventAllTouchEvents  for touch events

_Solo_xml
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 很有用的开源跨平台数据库，可以作为客户端的小型内存数据库使用，据说它有N多用户(Nokia's Symbian，Mozilla，Abobe，Google，阿里旺旺，飞信，Chrome，FireFox)，记录下。   下文转自：     http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/03/09/2328757.html    
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先来说说sqlite的资料. 首先sqlite的资料其实是不多不少的. 不少的原因是因为这些资料确实能够让你明白sqlite的设计原理. 说它不多的原因是也就让你明白其原理, 仅此而已. sqlite的资料主要来自四个地方, 从简到深依次为: 1.<>, 这是一本介绍sqlite"基本原理"的小书, 只有80页左右, 介绍了sqlite的"后端"原理. 这本书在百度有下载, 纯英文版...
Android项目源码带bug记事本可以学习基本的listview和SQLite知识
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本项目是一个简单的基于安卓的记事本项目源码，添加或删除数据的时候会出现显示bug（实际数据不会受到影响），bug体现在添加或删除一条数据以后会在listview里面会展示复制一遍操作后的数据。而不会清除原有的列表...
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基于MATLAB Simulink的六轴机器人阻抗力控制算法仿真与应用 · 机器人技术
08-14
六轴机器人阻抗力控制算法的实现方法及其在MATLAB Simscape平台上的仿真应用。文章首先解释了六轴机器人和阻抗力控制算法的基本概念，然后展示了如何在Simscape环境中构建虚拟机器人模型，并通过M文件设置Simulink参数，实现对机器人运动轨迹和阻抗参数的精确控制。文中还提供了视频演示，直观展示了期望轨迹与实际轨迹的对比，验证了算法的有效性。最后，强调了一键运行的功能，简化了工程实践的操作流程，提升了效率。 适合人群：对机器人技术和控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解六轴机器人阻抗力控制算法的工作原理及其实现方法的人群，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：通过本项目的实践，读者不仅可以掌握机器人阻抗力控制算法的关键技术点，还能学会利用MATLAB工具进行高效建模和仿真的方法。这对于后续的研究和开发工作具有重要的指导意义。
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
08-14
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Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
08-14
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基于COMSOL的狄拉克半金属BDS超材料性能分析及其多元应用展望
最新发布
08-14
狄拉克半金属BDS超材料的性能分析与应用前景，特别是借助COMSOL仿真工具进行的深入研究。文中指出，狄拉克半金属因其独特的电子结构和能带特征，在电子学、光学及磁学等多个领域展现出巨大的应用潜力。同时，作为超材料的一种，它能够有效调控电磁波的传播路径，适用于制造高效能的电子和光学设备。此外，该材料还在通讯、成像、电磁防护、能源转换等方面有着广泛的应用可能性。 适合人群：从事材料科学、物理学、电子工程等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解狄拉克半金属的基本性质及其在超材料中的角色；②掌握COMSOL仿真工具在材料性能预测方面的应用方法；③探索该材料在未来高科技产品开发中的具体应用场景。 其他说明：文章强调了跨学科合作对于推进此类前沿研究的重要性，鼓励更多学者参与到相关领域的创新实践中来。
基于Python的应急大数据时空关联分析系统-互联网数据爬取-自然灾害监测预警-流感疫情预测-犯罪热点分析-社会管理决策支持-时空数据库构建-多源异构数据融合-分布式存储计算-机器.zip
08-14
基于Python的应急大数据时空关联分析系统_互联网数据爬取_自然灾害监测预警_流感疫情预测_犯罪热点分析_社会管理决策支持_时空数据库构建_多源异构数据融合_分布式存储计算_机器.zip上传一个【Rust】VIP资源
BES秃鹰优化算法在Matlab中优化LSSVM的多特征变量输入、单因变量输出拟合预测模型
08-14
如何利用BES秃鹰优化算法改进LSSVM（最小二乘支持向量机）模型，以实现多特征变量输入、单个因变量输出的拟合预测。文中首先简述了LSSVM和BES秃鹰算法的基本概念及其优势，接着展示了在MATLAB环境中具体的代码实现步骤，包括数据准备、参数优化、模型训练和预测。最后，通过实验结果分析证明了该组合模型的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和预测建模感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的应用场景，如金融风险评估、环境监测、工业生产控制等领域。目标是提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接用于Excel数据集，便于快速上手实践。同时鼓励读者根据自身需求调整相关参数，探索更多可能。
GAPSO-LSTM 遗传粒子群优化算法提升LSTM网络预测精度的技术研究与应用 LSTM
08-14
内容概要：本文探讨了遗传粒子群优化算法（GAPSO）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，旨在提高时间序列预测的准确性。传统的粒子群优化（PSO）方法在优化LSTM参数时容易陷入局部最优解，而GAPSO通过引入遗传算法的交叉和变异机制，有效解决了这一问题。文中详细介绍了GAPSO-LSTM的核心代码实现，包括精英保留策略、交叉操作和变异操作的具体步骤。此外，还展示了如何在LSTM模型中应用GAPSO进行参数优化，如调整隐藏层维度、网络深度和dropout比例。实验结果显示，GAPSO-LSTM在电力负荷预测任务中显著提升了预测精度，将平均绝对误差（MAE）从13.7降低到了11.2。尽管迭代时间增加了约40%，但其优化效果明显优于传统PSO-LSTM。 适合人群：对机器学习、深度学习以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用场景，如金融、能源等领域的时间序列数据分析。目标是通过改进优化算法，提高预测模型的性能和稳定性。 其他说明：虽然GAPSO-LSTM带来了更好的预测效果，但也需要注意其计算成本较高，因此在实际应用中需要权衡时间和精度之间的关系。
SQLite原子提交机制与故障恢复：探讨与未来优化
尽管SQLite的原子提交机制已得到显著改进，但仍存在少数未解决的bug，开发者承诺会尽快修复。此外，文章还提到了SQLite未来可能的优化方向，例如在不同操作系统上的VFS实现上寻求性能提升。 文章的其余部分详细介绍...
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