iOS 11 by Examples 教程
2024-09-03 11:34:30作者:齐冠琰
项目介绍
iOS-11-by-Examples 是一个开源项目,由 Artem Novichkov 创建,旨在通过实例代码展示 iOS 11 的新特性和 API。该项目涵盖了从基本的 UI 更新到高级的 ARKit 和 Core ML 的使用,适合开发者快速学习和掌握 iOS 11 的新功能。
项目快速启动
克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/artemnovichkov/iOS-11-by-Examples.git
打开项目
进入项目目录并打开 Xcode 项目:
cd iOS-11-by-Examples
open iOS-11-by-Examples.xcodeproj
运行项目
在 Xcode 中选择合适的模拟器或连接的设备,然后点击运行按钮(通常是左上角的播放按钮)。
应用案例和最佳实践
使用 ARKit
项目中包含了一个使用 ARKit 的示例,展示了如何在 iOS 设备上创建增强现实体验。以下是一个简单的代码片段,展示了如何设置 ARKit 会话:
import ARKit
class ViewController: UIViewController, ARSCNViewDelegate {
@IBOutlet var sceneView: ARSCNView!
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
sceneView.delegate = self
let scene = SCNScene()
sceneView.scene = scene
}
override func viewWillAppear(_ animated: Bool) {
super.viewWillAppear(animated)
let configuration = ARWorldTrackingConfiguration()
sceneView.session.run(configuration)
}
override func viewWillDisappear(_ animated: Bool) {
super.viewWillDisappear(animated)
sceneView.session.pause()
}
}
使用 Core ML
项目还包含了一个使用 Core ML 的示例,展示了如何将机器学习模型集成到 iOS 应用中。以下是一个简单的代码片段,展示了如何加载和使用 Core ML 模型:
import CoreML
class MLViewController: UIViewController {
var model: MyModel!
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
model = MyModel()
}
func makePrediction(with input: MyModelInput) {
guard let prediction = try? model.prediction(input: input) else {
fatalError("Failed to make prediction")
}
print(prediction.output)
}
}
典型生态项目
ARKit 生态
ARKit 是苹果推出的增强现实框架,广泛应用于游戏、教育、零售等多个领域。相关生态项目包括 ARKit 社区贡献的插件、工具和示例项目,如 ARKit-SCNPath 和 ARVideoKit。
Core ML 生态
Core ML 是苹果的机器学习框架,支持将训练好的模型集成到 iOS 应用中。相关生态项目包括 Core ML 模型转换工具、预训练模型库和开发工具,如 Core ML Tools 和 Turi Create。
通过这些示例和生态项目,开发者可以更深入地了解和应用 iOS 11 的新特性,提升应用的功能和用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementPersist and reuse KV Cache to speedup your LLM.Python02
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
283
2.58 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
225
303
暂无简介
Dart
572
127
Ascend Extension for PyTorch
Python
109
139
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
602
171
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
608
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
120
194
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205