升级cocoapods1.1.1版本

本文详细介绍如何通过切换gem源并使用特定命令来升级CocoaPods至1.1.1版本,包括验证升级成功的步骤及设置pod仓库的方法。

先切换gem源

gem sources --remove https://rubygems.org/
gem source -a https://gems.ruby-china.org

查看是否切换成功

gem source -l

如果出现下图这样的就说明切换成功了, 如果还是官方的源, 请手动重启电脑尝试

接下来就可以开始升级了cocoapods了

sudo gem install -n /usr/local/bin cocoapods --pre

是的, 你没看错是这个命令, 然后终端会出现一大推东西, 别管他, 最后停下来是这样的就差不多了

 

然后敲下

pod --version

出现

1.1.1

恭喜你, 安装成功

剩下的就是设置pod仓库了

pod setup

经过漫长(网速好的会快很多)的等待出现

 

至此, 已经升级到cocoapods1.1.1了, 可以愉快的把玩Swift3.0的一些三方库了



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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