1、开启Objective - C编程之旅

开启Objective - C编程之旅

1. 编程学习的起点

如果你想为iOS或Mac OS X编写应用程序,但过去没有太多(或根本没有)编程经验,那么接下来的内容将为你开启编程的大门。这里的学习方法与其他途径不同,它不仅会让你理解Objective - C的语法,更会展示编程的工作原理以及经验丰富的程序员是如何思考的。

在编程世界里,当运行一个程序时,文件会从文件系统复制到内存(RAM)中,计算机执行文件中的指令。然而,这些指令对人类来说难以理解,所以人们使用编程语言来编写计算机程序。最底层的编程语言是汇编代码,在汇编代码中,你需要描述CPU(计算机的大脑)必须执行的每一步,然后通过汇编器将其转换为机器代码(计算机的母语)。但汇编语言冗长且依赖于CPU,若要在不同类型的计算机上运行程序,就需要重写汇编代码。

为了让代码能在不同计算机间轻松迁移,人们开发了“高级语言”。使用高级语言时,无需考虑特定的CPU,只需以通用方式表达指令,编译器会将代码转换为针对特定CPU优化的机器代码,C语言就是其中之一。C语言由AT&T在20世纪70年代初创建,Unix操作系统(Mac OS X和Linux的基础)大部分用C语言编写,Windows操作系统也主要使用C语言。Objective - C编程语言基于C语言,并增加了对面向对象编程的支持,它用于编写苹果iOS和Mac OS X操作系统的应用程序。

2. 学习方法与实践

学习过程中,会先学习C语言,因为每个优秀的Objective - C程序员都需要深入理解C语言,而且很多在Objective - C中看似复杂的概念都源于C语言。学习是在Mac前进行的,阅读概念解释并进行实践实验,这些实验并非

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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