iOS 合并.a文件,制作通用静态库

本文介绍如何使用lipo命令将iOS平台上的真机库(armv7架构)与模拟器库(i386架构)合并成一个通用库。通过这种方式,开发者能够确保应用程序同时支持真机与模拟器环境。
lipo -create SQY/iOS/iphoneos/libGamePlusAPI.a SQY/iOS/iphonesimulator/libGamePlusAPI.a  -output SQY/iOS/libGamePus.a

其中SQY/iOS/iphoneos/libGamePlusAPI.a //为真机库。  

 SQY/iOS/iphonesimulator/libGamePlusAPI.a //为模拟器库 
 -output SQY/iOS/libGamePus.a //为两个合并后存放的路径

然后可以输入命令测试下是否成功  

lipo -info SQY/iOS/libGamePus.a  //下面是输出 armv7 i386 有了两个就表情模拟器和真机都支持  其中armv7为真机架构 i386为模拟器
Architectures in the fat file: SQY/iOS/libGamePus.a are: armv7 i386
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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