52、iOS开发:从设置包到文档存储的进阶指南

iOS开发:从设置包到文档存储的进阶指南

1. Pigeon应用设置包配置

在Pigeon应用里,有一个设置组叫Group,它包含文本字段、开关和滑块三种设置。不过对于Pigeon,我们仅需一个布尔类型的设置。下面是具体的操作步骤:
1. 选择Root.plist文件,使用Xcode的属性列表编辑器进行如下更改:
- 选中“Item 3 (Slider)”行,按下删除键(或者选择“Edit ➤ Delete”)。
- 选中“Item 1 (Text Field - Name)”行,按下删除键(或者选择“Edit ➤ Delete”)。
- 展开“Item 0 (Group - Group)”行,将其“Title”值改为“iCloud”。
- 展开“Item 1 (Toggle Switch - Enabled)”行:
- 将“Default Value”改为“NO”。
- 将“Identifier”改为“HPSyncLocations”。
- 将“Title”改为“Sync Locations”。

完成这些操作后,设置包就配置好了,它应该和图18 - 7中的样子一致。

2. 使用设置包的值

设置包配置完成后,接下来要在应用里使用这些定义好的值。具体步骤如下:
1. 选择HPViewController.h文件,添加常量:

#define kPreferenceLocationsInCloud @"HPSyncLocations"
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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