19、iOS应用开发:数据存储与传感器使用指南

iOS应用开发:数据存储与传感器使用指南

1. 项目重命名与数据库添加

1.1 项目重命名

在项目导航器顶部选中项目名称,按下回车键,使项目名称可编辑。输入“CityGuide4”作为新项目名称,会出现下拉提示框,点击“Rename”确认重命名。

1.2 数据库添加

打开Finder,找到创建的 cities.sqlite 数据库文件所在目录。在Xcode中打开 CityGuide4 项目,将数据库文件拖放到项目的“Supporting Files”文件夹中,并勾选“Copy items into destination group’s folder”。

1.3 添加SQLite库

  • 点击Xcode项目导航面板中的项目图标,进入项目信息窗口的“Build Phases”选项卡。
  • 点击“Link Binaries with Libraries”,再点击“+”,添加 libsqlite3.dylib 库。
  • 切换到“Build Settings”选项卡,点击工具条中的“All”按钮显示所有设置。
  • 找到“Search Paths”子部分,在“Linking”子部分中,双击“Other Linker Flags”字段,点击“+”,添加 -lsqlite3 ,然后点击“OK”。

2. 城市指南应用的数据持久化

2.1 删除图片

由于图片已存

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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