RubyMotion 3发布,支持WatchKit和Android

RubyMotion3正式发布,新增对Android和Apple Watch应用开发的支持,提供全面的工具链,允许开发者使用Ruby语言进行iOS、OSX、Android和Apple Watch应用的开发。新版本支持所有Android版本至最新版5.0 Lollipop,以及Apple Watch应用的开发,同时提供了新定价方案。

HipByte 发布了RubyMotion 3 ,用于iOS、OS X和Android应用开发的Ruby。这是第一个包含Android支持的版本,该特性先前只向Beta测试人员提供:

rm_plus_android (1).png

从RubyMotion 3开始,我们将支持Android的所有版本,一直到最新版本(5.0 Lollipop)。开发人员可以调用所有用于这些平台的Java API,并且也可以集成第三方Java库。

RubyMotion为使用Ruby编写应用程序提供了一个完整的工具链。这些应用程序之后会被一个基于LLVM的编译器编译成原生代码。在先前的一篇新闻报道中,InfoQ 报道了关于如何做到这一点的技术细节 。

对于具备Ruby知识的Android开发人员而言, 示例应用 会让他们顿时觉得非常熟悉:

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class MainActivity < Android::App::Activity
   def onCreate(savedInstanceState)
     super
     @contentLayout = Android::Widget::FrameLayout. new (self)
     # ...
   end
end

请注意,require Java包的语句计划在稍后的版本中增加。目前,还需要使用完全限定名。

WatchKit Apps

watchkit-ruby.png

此外,RubyMotion 3使开发人员可以使用苹果的WatchKit编写Apple Watch应用。

一个WatchKit App需要与现有的iOS App对应,作为它的扩展。在RubyMotion 3中编写WatchKit App,首先你需要安装Xcode 6.2和iOS 8.2 beta,然后只需要在已有的iOS应用项目里使用ios-watch-extension模板:

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$ motion create --template=ios MyHostApp
$ cd MyHostApp
$ motion create --template=ios-watch-extension MyWatchApp

然后,配置项目的Rakefile,将WatchKit扩展包含进去:

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Motion::Project::App.setup  do  |app|
   ...
   app.target  "./MyWatchApp" , :extension
end

最后,你能在模拟器中浏览Watch App:

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$ rake watch

需要注意的是RubyMotion对WatchKit App的支持仍处于开发阶段,未来会进一步增强。

面向iOS开发人员的进一步改进包括支持iOS 8扩展。为此,他们还提供了一些 模板 ,如下:

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ios-action-extension
ios-custom-keyboard
ios-document-picker
ios-file-provider
ios-photo-editing
ios-share-extension
ios-today-extension
ios-watch-extension

而且,iOS应用现在默认编译成64位。

HipByte还 推出了新定价方案 。随着技术支持级别和响应时间的不同,方案价格从每年每人149美元(个人方案)到每年每人999美元(企业方案)不等。所有方案都有一个30天的免费试用期。

至今为止,RubyMotion工具链只能用在OS X上。因此,我们问HipByte创始人Laurent Sansonetti,他们是否计划支持其它平台:

现在有Windows版本的需求。我们会考虑。目前,考虑到RubyMotion的跨平台特性以及iOS开发需要Mac这样的事实,我们计划只停留在Mac上。

所有示例都是以编程方式创建视图,它们可以在Android XML Schema中声明吗?

你当然可以在一个RubyMotion Android应用中使用XML资源,就像你在Java中的做法一样。不过,我们建议开发人员用代码编写UI,也像我们一样开发iOS视图。我们的gems(像MotionKit[他们的跨平台布局样式库])很快就会支持Android,这会使一切变得更简单。

要了解更多信息,请访问 RubyMotion官方网站 ,获取试用许可证。

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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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