Using OCLint in Xcode

原文链接:http://docs.oclint.org/en/stable/guide/xcode.html#


非常详细的文章,能够在xcode中看到不规范代码提示,方便简洁,感谢作者。

Using OCLint in Xcode

This document shows one solution of using OCLint to analyze the code quality of a Xcode project.

Background

This idea was originally posted in this blog. We hope to share it with more developers, and hope to motivate more ideas.

Setting up Target

  • Add a new target in the project, and choose Aggregate as the template.
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  • Name the new target, here we simply call it “OCLint”, you could have more than one targets that focus on different aspects of the code analysis.
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  • Add a new build phase in the target we just created. Choose Add Run Script for the phase type.
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  • In the script editor, we could enter the script which does the real work. We can also modify the script from this very generic version and its folks. We may need to change the xcodebuild options to use a particular scheme or target. In addition, based on the discussions we had, we can decide whether to use clean and dry runfeatures.
  • For xctool users, the script can be largely simplified to something like this.
  • For xcpretty users, the script is also much simplier, check it out from this gist.
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Running Analysis

  • Choose the correct build scheme, here we choose OCLint.
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  • Click to build, or use the shortcut Command+B.
  • When the progress bar scrolls to the very right, the analysis is done, then we can check out the analysis results same as compile warnings.
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代码转载自:https://pan.quark.cn/s/f87b8041184b Language: 中文 欢迎来到戈戈圈! 当你点开这个存储库的时候,你会看到戈戈圈的图标↓ 本图片均在知识共享 署名-相同方式共享 3.0(CC BY-SA 3.0)许可协议下提供,如有授权遵照授权协议使用。 那么恭喜你,当你看到这个图标的时候,就代表着你已经正式成为了一名戈团子啦! 欢迎你来到这个充满爱与希望的大家庭! 「与大家创造更多快乐,与人们一起改变世界。 」 戈戈圈是一个在中国海南省诞生的创作企划,由王戈wg的妹妹于2018年7月14日正式公开。 戈戈圈的创作类型广泛,囊括插画、小说、音乐等各种作品类型。 戈戈圈的目前成员: Contributors 此外,支持戈戈圈及本企划的成员被称为“戈团子”。 “戈团子”一词最初来源于2015年出生的名叫“团子”的大熊猫,也因为一种由糯米包裹着馅料蒸熟而成的食品也名为“团子”,不仅有团圆之意,也蕴涵着团结友爱的象征意义和大家的美好期盼,因此我们最终于2021年初决定命名戈戈圈的粉丝为“戈团子”。 如果你对戈戈圈有兴趣的话,欢迎加入我们吧(σ≧︎▽︎≦︎)σ! 由于王戈wg此前投稿的相关视频并未详细说明本企划的信息,且相关视频的表述极其模糊,我们特此创建这个存储库,以文字的形式向大家介绍戈戈圈。 戈戈圈自2018年7月14日成立至今,一直以来都秉持着包容开放、和谐友善的原则。 我们深知自己的责任和使命,始终尊重社会道德习俗,严格遵循国家法律法规,为维护社会稳定和公共利益做出了积极的贡献。 因此,我们不允许任何人或组织以“戈戈圈”的名义在网络平台或现实中发布不当言论,同时我们也坚决反对过度宣传戈戈圈的行为,包括但不限于与戈戈圈无关的任何...
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集,结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写与成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率与一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程;③用于学术论文写作与项目成果展示,理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成与随机优化的实现流程,同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/f405b96a5dcd 《福州大学人工智能课程历年卷.zip》是一个压缩文件,其中收纳了福州大学人工智能课程的历年考试试卷,主要涵盖了2019年、2017年以及2016至2017学年的考试材料。 这些试卷不仅是学生进行复习和自我检验的关键资料,同时也是教师评价教学成效、洞察考试走向的珍贵素材。 我们首先关注2019年的人工智能考试试卷(无答案)。 该试卷或许包含了当年教学大纲中的关键知识点,例如但不限于机器学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等人工智能领域的基础理论与实际应用。 学生在进行复习时,应当深入理解并熟练掌握这些概念,同时增强解决实际问题的能力。 2017年人工智能A卷则提供了一份附带答案的试卷,这对于考生而言极为有价值。 通过将自己的答案与标准答案进行对比,考生可以明确自己的知识盲区以及解题策略的缺陷,从而进行有目的的复习。 试卷中的题目或许涉及深度学习、数据挖掘、强化学习等先进技术,这些内容在现代人工智能领域中具有举足轻重的地位。 接下来是2016至2017第一学期的考试卷,尽管没有答案,但同样能够展现该阶段的教学重心。 这部分内容可能涉及了一些基础理论,例如人工智能的定义、发展历程、基本算法等,也可能包括了对当时热门AI话题的讨论,如自动驾驶、智能家居等应用情境。 "某年人工智能卷含答案"虽然没有明确指出具体年份,但它给予了一次全面检验自身学习成果的途径。 试卷上的题目可能与前两年存在差异,体现了人工智能领域的迅速进步和持续更新。 通过作答并对照答案,学生可以掌握自己的学习状况,适时调整学习规划。 综合这些试卷,我们可以感知福州大学人工智能课程的覆盖范围和深度,以及其不断进步的教学理念。 对于渴望深入学习人工...
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