6、iOS 开发入门:从应用部署到 Objective - C 编程

iOS 开发入门:从应用部署到 Objective - C 编程

1. 部署应用到 iPhone

当你完成第一个 iPhone 应用的编写后,点击 Xcode 工具栏中的“Stop”按钮停止应用运行。接下来,我们要让应用在你的 iPhone 或 iPod touch 上运行,具体步骤如下:
1. 连接设备 :将你的 iPhone 连接到 Mac 上,经过之前的操作,Xcode 应该能识别该设备。
2. 更改 Scheme :把 Scheme 从模拟器目标改为你的设备目标。例如,使用的是 iPhone 4S,就选择对应的设备。
3. 运行应用 :点击 Xcode 工具栏中的“Run”按钮。如果一切顺利,Xcode 会自动构建并部署应用到你的 iPhone 上。你可以通过 Organizer 窗口监控这个过程。
4. 停止应用 :使用完应用后,记得点击 Xcode 工具栏中的“Stop”按钮。

如果部署过程中出现问题,要确保完成了使用 iPhone 或 iPod touch 进行开发所需的所有步骤,保证设备已连接,并且通过打开 Organizer 窗口确认 Xcode 能识别设备,设备名称旁边应该显示绿灯。

2. 认识 Objective - C 语言

Objective - C 是一种面向对象的语言,它在 C 语言的基础上添加了 Smalltalk 风格的消息传递机制。它是 C 语言的超集,提供了定义类和对象的结构。对于有面向对象编程经验的人来说,熟悉 Smalltal

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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