iphone开发视频教程汇总_斯坦福大学课程

本教程由斯坦福大学推出,详细介绍了iOS平台终端如iPhone4/4s/5/iPad等设备上的应用程序开发过程。涵盖了从基础知识到高级技巧的多个方面,包括Cocoa Touch框架、Objective-C语言介绍、自定制类构建等内容。
 由美国斯坦福大学(Stanford University)在2013年初推出的一套iPhone应用程序开发视频教程,详细讲解了iPhone4/iPhone4s/iPhone5/iPad等iOS平台终端上app应用程序的开发。
 
[第1集] iPhone开发视频教程-基础入门
简介:讲授iPhone App开发入门基础知识。app store的运作,CocoaTouch框架基本层次结构,开发语言Objective-C的简要介绍。
 
[第2集] iPhone开发视频教程-各基础类,功能,对象和实例的介绍
简介:介绍CocoaTouch框架中比较重要的基础类库,例如基本类型的NSArray , NSString ,NSDictionary ,NSSet;UIImage,UIColor等等。对各个类的实例提供基本使用demo,讲解各个类的功能。
 
[第3集] iPhone开发视频教程-如何构建自定制类
简介:教你如何通过继承CocoaTouch框架的基类,来实现满足自己特定UI、交互功能的自定义类。
 
[第4集] iPhone开发视频教程-创建应用程序 
简介:学会创建第一个iPhone上的应用程序,让它运行在你的iPhone上!
 
[第5集] iPhone开发视频教程-文档资料以及调试
简介:学会阅读iphone开发者文档,利用调试工具,事半功倍。
 
[第6集] iPhone开发视频教程-视图,绘画与动画
简介:让你的应用程序丰富起来,画面更艳丽,交互更多彩。
 
[第7集] iPhone开发视频教程-MVC及视图控制器  
简介:学习iPhone开发框架的经典MVC(模型-视图-控制器)开发模式。
 
[第8集]  iPhone开发视频教程-导航及标签栏控制器 
简介:让应用程序层次感加强,功能逻辑丰富,友好的引导用户使用不同功能。
 
[第9集] iPhone开发视频教程-滚轴视图和表格视图  
简介:学会使用ScrollView来让你的应用程序展示更多信息,使用TableView来格式化展示信息。
 
[第10集] iPhone开发视频教程-iPhone应用程序的数据  
简介:在iPhone上保存app应用程序的数据。
 
[第11集] iPhone开发视频教程-性能及其优化  
简介:学会使用xCode工具来找出应用程序的性能瓶颈,学会优化,让应用飞起来。
 
[第12集] iPhone开发视频教程-文本输入及模式地展现内容
简介:向你的应用程序输入文本(想想登陆时输入用户名和密码的场景)。
 
[第13集] iPhone开发视频教程-Yelp的Monocle应用(上)
 
[第14集] iPhone开发视频教程-Yelp的Monocle应用(下)
 
[第15集] iPhone开发视频教程-iPad设计  
简介:由iPhone到iPad,虽然都是iOS平台,但是iPhone应用和iPad应用的开发有着很大的不同,应用场景、用户使用情景、受欢迎的下载类别等等,将在本章讲解。
 
[第16集] iPhone开发视频教程-地址薄  
简介:通过api访问地址簿!获取联系人信息。
 
[第17集] iPhone开发视频教程-触摸及多点触摸技术
简介:让iPhone脱颖而出的最酷技术-"多点触控"。让你的app也酷起来!
 
[第18集] iPhone开发视频教程-iPhone设备API-位置、加速度计以及摄像头;电源管理和电池寿命
简介:使用设备api,充分发挥iPhone硬件优势,让交互更精彩。
 
[第19集] iPhone开发视频教程-Evernote软件及其经营理念  
简介:学习经典应用Evernote(印象笔记)的思想。
 
[第20集] iPhone开发视频教程-Bump
 
[第21集] iPhone开发视频教程-音频APIs,视频回放,显示网络内容,设置 
简介:学会音视频api的使用。
 
[第22集] iPhone开发视频教程-关于Bonjour,NSStream,GameKit的介绍  


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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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