来自世界各地的精酿啤酒的应用程序消息

纽约时报指出,Android用户拥有最佳的精酿啤酒应用程序,如布鲁斯特,而iPhone用户则推崇Pintley。文章介绍了Untappd、Bierlist等应用程序,帮助用户寻找基于位置的啤酒,进行社交互动并记录品酒体验。
来自世界各地的精酿啤酒的应用程序消息!   精酿啤酒爱好者很多时下,但不是所有的人都知道如何找到接近自己的位置最好的精酿啤酒。啤酒的应用程序可以帮助你在这里!   纽约时报说,引述报告称,Android用户有最好的和疯狂的精酿啤酒的应用程序相比其他智能手机平台。啤酒专家的应用程序,布鲁斯特,啤酒和地图应用程序中称雄,而这里的iPhone用户可以随时标榜Pintley,作为最终的精酿啤酒指南为大家。   这是不容易发现的啤酒,可以很容易地更新您的品脱。如今智能手机应用程序可以帮助你跟踪的联合,虽然,这将提供您最喜爱的精酿啤酒。出了一个应用程序,显示你的选项,你可以拿起一个,决定去那里。有许多啤酒企业应用套件,可为您提供服务以及与它们的属性!   Untappd是啤酒的应用程序,提供寻找啤酒基于位置的搜索选项之一。它作为一个梦幻般的社交网络和文字“脸谱”的啤酒爱好者和啤酒爱好者。你可以提,并查看您最近有什么饮料,然后与他人互动,以寻找下一个啤酒合资。你甚至可以推荐别人来拜访的地方或你认为是特别好的葡萄酒。这个程序是可以在两个平台:iOS和Android,同时支持已经扩展到其他移动平台了。   Bierlist是啤酒爱好者的喜悦,因为你其实可以让他们说的啤酒类型,他们更喜欢。一个可以分享的时刻,以及图片,而你正在喝,世界通过社交媒体集成功能。这是一个社会的啤酒喝的应用程序为您,让您输入与你有喝醉了,你计划在不久的将来,喝啤酒的重要数据。信息共享给所有其他的朋友谁是疯狂的精酿啤酒就像你通过电子邮件或社交媒体的插件。还有的视觉日记,这将有助于你记下或显示你想想特定类型的啤酒有什么功能。   BeerCloud有一个巨大的啤酒酒吧和关节在那里你会想享受啤酒自己喜爱的品脱目录。此外,它提供了完美的食物选择,很可能伴随着特定的啤酒配对的完整列表。该BeerCloud可以帮助您特定的啤酒品牌的选择,并且可以在两个iOS和Android平台。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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