Objective-C中文版基础教程。Objective-C是苹果Mac OS X 上开发的首选语言，主要是因为Mac OS X 技术源自NextStep的OpenStep操作系统， 因为OPENSTEP的软件架构（framework) 都是用Objetive-C 写成，所以MacOS X上的开发最佳语言自然也就是Objective-C 了。 Object-C是由 Brad Cox在８０年代初在第一个纯面向对象语言Smalltalk基础上写成。后来他创立了StepStone公司从事Objective-C的推广。１９８８年，Steve Jobs的NextStep采用Objective-C作为开发语言，１９９２年GNU gcc编译器中包含了对Objective-C的支持（gnu-objc runtime)， Dennis Glating 写了第一个run-time。Richard Stallman 第二个，最近的是Kresten Krab Thorup在丹麦读大学时写的， 他后来到NextStep工作。 Objective C基础教程最新版非扫描版 是IOS必不可少的工具 也是objective C的经典之作. 目前， Objective-C 是 Mac OS X的首要开发语言，也是GNUstep 在Linux 和其它平台上的开发语言。 Objective-C 是ANSI C的超集，扩展了C 语言使它具备面向对象设计的能力，如类，消息和继承。Objective-C 程序中可以利用现有的C语言代码，使其利用现有的软件架构。这也是为甚莫Objective-C 过去多年间能够成为一种流行的用户界面开发语言而且至今没有消亡，因为一方面用它可以实现底层系统编程，另一方面可以支持利用动态架构进行开发。

二摘代码MATLAB 提取二维流中动量和涡度传输的客观物质壁垒 执照 该软件已公开，仅供研究使用。 可以根据GNU通用公共许可证的条款对其进行修改和重新分发。 算法 当前的脚本实现了苏黎世联邦理工学院Haller集团开发的理论结果。 更具体地说，此处提供的代码演示了在二维衰减湍流模拟中对动量和涡度传输的客观物质壁垒的计算和提取，如[1]中所述。 参考 [1] G. Haller，S。Katsanoulis，M。Holzner，B。Frohnapfel和D. Gatti，阻碍动量和涡度传递的客观物质障碍。 已提交（2020） 安装注意事项 将文件解压缩到mydir后，将Matlab中的Current Directory放入mydir 从以下位置下载二维拉动数据集（文件夹“ Data”中的速度和涡度字段）和平移轨迹（“ particles1100.mat”）以进行拉格朗日计算，并将其保存到mydir。 整个数据集的总大小约为10GB。 为了比较传统的FTLE / PRA和aFTLE / aPRA，依次在“ aFTLE-aPRA计算”文件夹中的脚本的每个部分运行。 为了提取动量和涡度传输的物

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Wave or spectrum 波或频谱

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智能门锁iOS应用 适用于智能门锁项目的iOS应用

大学作业——基于objective-c语言的小程序

多目标Jaya算法简称MOJaya，是一种基于SPEA2（提高强度帕累托进化 算法）和Jaya算法的新型优化算法。 Multi-objective Jaya Algorithm (MOJaya)

MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法MO-NILM: A multi-objective evolutionary algorithm for NILM [1] Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)。MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法。Energy and Buildings, 199, 134-144. ‏ [ 2] Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)。PlatEMO：用于进化多目标优化的 MATLAB 平台 [教育论坛]。IEEE 计算智能杂志，12(4)，73-87。

这是具有非支配排序和拥挤距离方法 (MOBO2) 的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 Matlab 代码。开发了三个版本的 MOBO， 如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 在这三个版本中，总体而言，MOBO2 方法与其他两种方法相比具有更好的性能。 这是为解决无约束优化问题而编写的。 然而，它也可以通过约束处理方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应修改。 根据问题需要修改常用参数和算法特定参数。 MOBO算法的详细信息，请参考和引用如下： 达斯，AK，尼库姆，AK，克里希南，SV 等。多目标倭黑猩猩优化器（MOBO）：用于多标准优化的智能启发式。 知识信息系统（2020）。https://doi.org/10.1007/s10115-020-01503-x