全面解读Objective-C语言及Cocoa特性——《Objective-C基础教程》

原创 于 2009-07-17 11:27:00 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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#cocoa #语言 #iphone #编程 #unix #web服务

本书是一本备受赞誉的Objective-C编程指南，不仅深入浅出地讲解了Objective-C语言的基础知识和面向对象编程的重要概念，还介绍了Cocoa工具包的特性及其在数据管理和应用开发中的应用。

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

媒体评论

“这是我读过的最好的一本编程书。我从头到尾逐字逐句地读完了它，可读性真强啊！试问，现在有几本技术书能达到这种程度？”

——Amazon 读者评论

“这本书结构清晰，逻辑性强，风格幽默……借助本书，你可以毫不费力地从一个初学者摇身一变升级为优秀的 Objective-C 编程人员。”

——Amazon 读者评论

 

Amazon 超级畅销书，好评如潮

全面解读 Objective-C 语言及 Cocoa 特性

用最通俗的语言阐释深奥的知识

内容简介

Objective-C 是创建 Mac OS X 应用和 iPhone 应用的主要语言，优雅的面向对象编程环境与快速而普及的 C 语言珠联璧合，造就了它的不俗表现。翻开本书你就能感到它的魅力扑面而来。

本书全面而系统地讲述 Objective-C 语言的基础知识和面向对象编程的重要概念，结合实例介绍了 Cocoa 工具包的优秀特性和其中的框架，以及继承、复合、源文件组织、内存管理、对象初始化和类别创建等众多重要的面向对象编程技术。书中还阐述了如何利用 Cocoa 进行数据的保存、检索和操作等。

如果你的 iPhone 开发经验不足，还可结合阅读《 iPhone 开发基础教程》、《 iPhone 开发秘籍》，定能收到意想不到的学习效果。祝你在 iPhone 开发进程中所向披靡！

作者介绍

Mark Dalrymple  ，有多年从业经验的 Mac 和 Unix 程序员，致力于跨平台开发工具包、因特网发布工具、高性能 Web 服务和终端用户桌面应用等方面的工作。他还与人合著过 Core Mac OS X and Unix Programming 和 Advanced Mac OS X Programming 。

Scott Knaster ，资深 Mac 开发人员。他在 17 年前写就的经典著作 How to Write Macintosh Software 至今仍是 Mac 程序员必读图书。他还撰写过 Take Control of Switching to the Mac 和 Macintosh Programming Secrets 等多部畅销书。

 

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陶哲轩：一个好的理论，就是对现实世界的一种极致高效的“压缩”
07-08
例如，如果函数是复值的而不是实值的，将会发生什么样的情况？其中最核心的，或许是他对理论本质的精辟概括：一个好的理论，就是对现实世界的一种极致高效的“压缩”——用最少的参数，解释最多的观测。本书中的分析理论将帮助你解决以上这些问题，并且会让你了解这些法则（以及其他的法则）在什么情况下是适用的，在什么情况下是不能使用的，从而把这些法则有益的应用与谬论隔离开来。然而，在一个人工智能以前所未有的速度渗透进人类智力活动最前沿的时代，即便是陶哲轩这样的大脑，也在重新思考数学的本质、证明的形态以及未来的研究范式。
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这可能是市面上最适合自学的深度学习入门书，没有之一！
07-07 12
无论是简单的感知机模型，还是复杂的卷积神经网络，每一步操作都以最基础的方式呈现，让读者不仅理解理论，更能亲自体验算法的运行细节。本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。他另辟蹊径，不依赖现有的框架，从最基本的 Python 编程语言和 NumPy 库开始，以深入浅出的方式，逐步引导读者自己实现每个深度学习算法，从最基础的感知机到完整的卷积神经网络，真正做到了零依赖、零基础。
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新书上市 | 畅销近20万册的“不焦虑”数学系列再出新作！你敢不敢拼一下满分？！
07-04 18
作者结合大众在生活和学习中常见的数学问题，讲述了这些数学思想的历史发展过程，以及有趣的人物和故事，激发读者学习数学的兴趣，帮助读者开拓思路，掌握数学思想中的基本要素，体会其中的妙处，学会在学习和生活中应用这些思想和方法。我在读中学的时候，还学过一点点机械制图的“皮毛”，而在画三视图的时候，我也是笨得“要命”。“不够”的标准是什么？其实，我对侄子的数学审美品位没有太大意见，我最生气的点是，这家伙本末倒置——高考毕竟还是要看成绩，你找辅助线，就有找不到的风险，但用建立直角坐标系的方法，永远不会有这个烦恼。
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一部改变数学教育史的微积分教材！
07-01 53
这种反复的、情境化的训练，培养了学生的思维模式，使学生在面对复杂陌生的情景时，能超越机械计算，学会像数学家一样思考。在哈佛大学的牵头下，集结数学教授与物理学、工程学、计算机科学、经济学等领域的专家，共同设计了一套强调“自然理解”和“跨学科应用”的“哈佛教材”，几乎摒弃了传统教科书对形式化推导的追求。斯图尔特作为波利亚的学生，不仅亲承大师教诲，更是将他的“四步解题法”（理解题目、思考计划、实施计划、回顾反思）扩展和深化，设计了自己的“解题的基本原则”，创造性地嵌入到微积分的知识体系中，成为了本书的独特标志。
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我们需要一张能揭示大模型底层原理的地图
07-01 21
这套认知体系，对于开发者来说意味着更强的工程掌控力，对于产品经理来说意味着更敏锐的产品洞察力，而对于学生和新人来说，这无疑是进入 AI 领域最硬核、也最扎实的一张“入场券”。它用一种近乎“开源”的精神，毫无保留地揭示了“黑箱”之中的秘密，将构建大模型的权利，真正交还到了每一个普通技术人的手中。如果你不满足于仅仅做一个时代的见证者，而是渴望成为一名真正的参与者、乃至未来的贡献者，那么，翻开这本书，亲手构建你的第一个大语言模型，将是你迈向这个未来最坚实、也最精彩的一步。快来扫码进群吧 ~👇。
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倒计时最后 1 天！大模型技术共学营早鸟福利即将截止！
06-30 24
不用再东拼西凑，一套完整、可执行、能坚持的路径，助你无痛起步。没有“21 天速成”，没有“副业变现”那种听着就悬的噱头。，旨在打造一个专注于大模型技术的学习型社群，帮助每一位成员从零开始，逐步深入，最终成为大模型领域的实践者和创新者。它不是一门枯燥的视频课，也不会甩给你一堆看不完的 PDF，而是老老实实给到实用内容，而且都准确“砸在。不需要你有 AI 背景，也不需要高学历光环——只要你会基础 Python，就能带你从 0 入门。大模型学习，不必再一个人孤军奋战，扫码加入共学营学起来吧👇。
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豆瓣9.5，深度学习入门神作，“鱼书”系列第 5 部生成模型来了！
06-30 81
怎么说呢，读完这本书确实不能保证让你立刻成为 AI 专家，但它会给你两样更珍贵的东西，一是看清生成模型的技术本质，二是作者把所有的代码都设计成模块化，让你拥有想改就改的掌控感。从正态分布、最大似然估计，到 VAE、DDPM，一步步搭起生成模型的理论基座，对那些想真正吃透这门技术的人来说，它不是一本普通的参考书，更像是下一关的通关秘籍。作为真正意义上的深度学习入门书，它也得到了超多读者的推荐，日本读者对这个系列给出的评价是：“出奇的好懂，连文科生都能看懂 ”。” 的问答下，最高赞的回答就四个字：“
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我，数学编辑，馋作者流量，从不发疯
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其实，图灵新知的数学科普书都挺硬的，倒不是真的每本都那么难读，但文字阅读的难度，加上数学知识、逻辑理解的难度，数学书阅读本身，就有门槛。我承认，我手里也有不少因为流量不够而卖不好的好书，但市场上大咖把书做砸，几千册都难出手，最后作者和编辑闹得“打离婚官司”，你当没有吗！我跟设计师商量：咱们这次不弄什么一堆小孩摆姿势、小动物乱跑的，搞得跟课本的插图风格一样，小读者们上学看课本，下课看还是这套，烦不烦。我是觉得，孩子们没真的理解这其中的算理，一道题只能学一个套路，没有学会举一反三，没有理解这背后的学问？
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想入门大模型？不用一个人瞎琢磨，有书有直播，一群人慢慢学透
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2025 年 6 月，人工智能行业再次进入一个关键爆发期——不论是 Google、OpenAI、阿里、xAI，还是 Mistral、Sakana AI，所有顶级实验室都在集体发力。而今天，无论是自动写报告、智能搜索、代码生成，还是问答助手、文档分析、企业流程自动化，，旨在打造一个专注于大模型技术的学习型社群，帮助每一位成员从零开始，逐步深入，最终成为大模型领域的实践者和创新者。它不是一门枯燥的视频课，也不会甩给你一堆看不完的 PDF，而是老老实实给到实用内容，而且都准确“砸在。
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达尔文 - 哥德尔机（Darwin-Gödel Machine）：首个自我改进的 AI 系统诞生
06-28 67
如果上述公式让你感到困惑，那么简单来说，这种父代选择机制的核心思想是：一方面倾向于选择性能表现较好的 Agent （“利用”），另一方面也给予那些子代较少、尚未充分探索的 Agent 一定的机会（“探索”），通过新颖性奖励来鼓励多样化。上图展示了 DGM Agent 的进步过程，其中浅蓝色线表示所有仍能编辑代码的 Agent 的平均表现，蓝色线表示每次迭代中表现最好的 Agent ，而深色线则标出了最终最佳 Agent 的进化路径。类似的性能下降也出现在缺乏开放式探索机制的 DGM 中。
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原定3年写成，结果用了7年，没想到却成就了这部全球销量第一的微积分神作！
06-27 65
一年365天，他在教学和科研任务的间隙中穿插写作，有时每天会花上十几个小时，飞机起飞、火箭发射，他和助手搜寻了大量适合引入微积分概念的生活实例，本以为 3 年足矣打造一本他理想中的微积分教材，但令他也没有想到的是，7 年之后这本书才正式出版。伟大的发现解决伟大的问题，但在解决任何问题的过程中都会有所发现．你要解决的问题可能并不难，但如果它挑战了你的好奇心、让你发挥了你的创造力，并且你用自己的方法解决了它，你可能会体验到兴奋感，也会享受发现所带来的胜利感．。长销40年，影响全球超800万学生的经典！
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干货 | 掌握小学数学计算中最重要的一个技巧，比补课效果强100倍！
06-26 46
原复旦大学附属中学实验班数学名师、现百万粉丝教育博主胡小群老师的《巧算大学问》这本书借由15道经典、简单的巧算问题及15道相关拓展题，介绍了等差数列求和、等比数列求和、最值问题、和差问题等15种知识，展现了从特殊到一般、举一反三、逆向思维、数形结合、有序调整、换元法等思维方式，阐释了题目背后蕴藏的算理知识和数学思想。计算是在小学和初中阶段需要学习的重要知识和技能，而巧算体现了计算问题的思维精华，能让孩子初步体会思考的乐趣，同时，学习巧算也是提高计算正确率、锻炼数学思维、深入理解数学概念的好方法。
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当大模型遇到“健忘症”，我为什么要写这本 RAG 的书！
06-26 31
我曾经测试过一个医疗 AI，问它一种 2024 年新发现的罕见疾病的治疗方法，大模型能够煞有介事地给出了一套“标准治疗方案”——而这种疾病根本不在它的训练数据，所谓的标准治疗方案，也只是统计结果上最类似疾病的治疗方案的抄袭。如果你也曾经因为 AI 的“胡言乱语”而苦恼，如果你也想让自己的 AI 应用更加智能和可靠，那么希望这本书能成为你探索路上的一个小小指南针。你不可能记住所有的法条和判例，这是事实，但你知道去哪里查找你要的法条和判例，这是你的专业素养，然后结合你的专业知识，为客户制定最佳的辩护策略。
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重磅上市 | 全球微积分教材销量第一，全彩中译，《斯图尔特微积分》终于上市！
06-25 127
对于很多学生来说，微积分是一门让人又爱又怕的课程，如果没遇到合适的老师，上课一脸懵，下课翻教材又如看天书，为了不挂科，很多学生不得不跑到“B站大学”自学。
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宇树王兴兴给高考生的报考建议火了！网友：说得很实在！
06-24 105
后续上学时，请大家也不要局限于书本和论文，具身智能是物理世界的智能，一定要多动手，拧螺丝、调电路、写程序、debug，马上自己动手编程，进入实验室、参与机器人比赛等等，在实战中迅速提升自己。我自己至今，也还会自己直接上手拆装零部件，敲敲代码等。具体的专业细分名字很多，请注意区分，对于自己感兴趣的学校和专业，大家最好直接去对应学院的官网，直接看看具体的详细介绍，看看老师们在做什么课题或项目。最后，我想说，在未来的学业中，你们或许会感到迷茫，不知前进的方向，但不要担心，每个人都会迷茫，我也一样。
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干货 | 提高中小学数学成绩的一个方法(建议家长永久保存)
06-24 43
原复旦大学附属中学实验班数学名师、现百万粉丝教育博主、数学科普作者、视频号“胡小群讲数学“创始人胡小群老师的《巧算大学问》这本书借由15道经典、简单的巧算问题及15道相关拓展题，介绍了等差数列求和、等比数列求和、最值问题、和差问题等15种知识，展现了从特殊到一般、举一反三、逆向思维、数形结合、有序调整、换元法等思维方式，阐释了题目背后蕴藏的算理知识和数学思想。在最优的拆法中，一定不会有 5 这个数，因为 5 可以拆成 3 + 2，而。如果不能一步到位，那就不要心急，逐步调整、思考，直到调到“最优”的情形。
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哈尔莫斯：如何做数学研究？
06-23 31
尽管我从未担任过研究生院院长，但我似乎每天只拥有三四小时做研究的精神能量，我是说“实实在在的做研究”，其余的时间，我写作、教学、评论、商议、评审、讲座、编辑、旅行，以及用我能想到的一切方式“削铅笔”。我认为（至今也认为），事情远不止如此，我们在价值观上的差异是由我们在观念上的差异造成的。每个做研究的人都会遇到“休耕期”，在我的“休耕期”里，其他的职业活动——甚至“堕落”到讲授三角学，都成了我谋生的一种借口：是的，是的，我今天可能没有证明任何新定理，但至少我很好地解释了正弦定理，我挣得了我的生活费。
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图灵与维特根斯坦：天才的较量｜纪念图灵诞辰113周年
06-23 41
这两位天才在 1939 年的剑桥数学基础课堂上展开了一场激烈的“对掐”，他们就数学证明的本质、悖论问题以及计算过程进行了深入的讨论和较量。这场智慧的碰撞被记录在《维特根斯坦剑桥数学基础讲义》中，不仅展现了他们对逻辑和语言的深刻理解，也成为了科学与哲学交汇的历史见证。今天是图灵诞辰 113 周年，我们重温一下这场对决，缅怀他为我们留下的宝贵财富，致敬他对知识的追求和探索。这场思想的碰撞，无疑给我们带来了无尽的启发和思考。本文节选自《理解图灵》，由《人工智能简史（第2版）》作者、中华优秀出版物图书奖得主、吴文俊
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牛津大学数学教授索托伊 ：为什么说黎曼猜想是“危险的”？
06-21 109
黎曼猜想（Riemann Hypothesis, RH）是数学中最著名、最重要的未解难题之一。它断言黎曼ζ函数的所有非平凡零点的实部都等于1/2。如果它被证实或证伪，其影响将是深远且多层次的。首先会直接解决大量悬而未决的问题，数论领域有数以百计的重要定理是以黎曼猜想成立为前提的。一旦RH被证实，这些定理立即升级为绝对真理，极大地完善和巩固了数论的基础；同样，如果RH被证伪（即找到了一个实部不等于1/2的非平凡零点），那么这些依赖RH的定理就需要重新审视、修正甚至推翻，这将引发数论领域的一场重大重构。其次深刻
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一文搞懂LLM推理加速的关键，从零实现 KV 缓存！
06-20 51
对于长序列和更大的 LLM，累积的 KV 缓存会变得更大，这可能会消耗大量的（GPU）内存，甚至达到不可接受的程度。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。这张图展示了每次生成新 token（比如 “fast”）时，模型会重新计算先前 token（“Time” 和 “flies”）的键和值向量，而不是复用它们。否则，新输入的查询会关注到上一次序列遗留的过时缓存，导致模型依赖无关的上下文，输出混乱无意义的内容。
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