概要 这是一个iOS的Unity插件，可让您记录屏幕并捕获游戏玩法。 它包含内置的Xcode项目。要开始使用它，只需将PluginSource文件夹作为子文件夹拖到以下目录/文件路径中，作为子文件夹到Unity项目中：Assets> Plugins> iOS> ReplayKitUnity>拖动源代码并编辑器文件夹到这里 博客文章描述了搭建桥梁的步骤： ： 免责声明： 该插件尚在开发中，旨在显示使用Swift创建Unity iOS插件的步骤。 产品特点 记录画面 停止录制屏幕 接收录制的视频文件（.mp4） 设置限制时间以允许录制屏幕 从屏幕录像中排除的录像回放的录像按钮和进度

此演示代码使用 Bat 算法和加权求和方法解决双目标函数优化问题。 该程序可以扩展以解决任何多个目标。

语法基础——Objective-C语法基础.pdf

matlab中伪代码标准和并行高效全局优化（EGO）算法 1.有效的全局优化（EGO）算法[1] 有效的全局优化（EGO）算法[1]是一种广泛使用的基于代理的优化算法，用于昂贵的单目标优化。 EGO算法首先使用一些初始设计点（通常通过实验设计方法，例如拉丁超立方体采样（LHS）方法）生成初始Kriging模型（也称为高斯过程模型）来开始。 然后，在每次迭代中，使用传统的优化算法（在此实现中为DE）选择具有最高预期改进（EI）值的点。 使用实际昂贵的目标函数评估所选点，并将其用于更新Kriging模型。 以这种方式，EI标准将搜索引导到对实际问题的最佳选择。 2.并行高效全局优化（EGO）算法[2] 并行高效全局优化（EGO）算法[2]是标准EGO标准的扩展，它允许EGO算法在每次迭代（循环）中选择多个设计点。 然后可以并行评估这些候选点，这可以节省一些挂钟时间。 在算法中使用伪EI准则在每个循环中选择多个设计点。 伪EI准则的详细描述可以参考[2]。 3.并行约束高效全局优化（EGO）算法[3] 并行约束高效全局优化（EGO）算法是为约束昂贵的优化问题而设计的。 PCEI标准用于在每次

针对NSGA-II算法在模拟二元交叉算子（SBX）算子，收敛速度和分集性能方面的不足，将反向学习机制（RLM）应用于初始化和进化过程。通过一系列的ZDT测试函数在收敛性和多样性评估两个方面，表明改进的NSGA-II算法在收敛速度，收敛性和多样性方面都优于NSGA-II算法。

NHRequest 这是AFNetworking的接口，可以发出POST，PUT，GET和DELETE之类的HTTP请求 ＃＃设置 使用CocoaPods进行安装 我建议您看一下并将其用于iOS项目中的依赖项管理。 要将NHRequest添加到您的项目，Podfile中必须包含以下几行： platform :ios , '7.0' pod "NHRequest" , "~> 1.0.1" 不使用CocoaPods进行安装 将AFNetwork添加到您的项目中 导入“ NHRequest.h”， #import "NHRequest.h" ＃＃如何使用？ GET ： [[NHRequest sharedInstance ] getWithURLString: @" yourURL " andHeaders: nil withBlockSuccess: ^( id respo

VEVideoEditor 基于 AV Foundation Framework 的 iOS 视频编辑器。 特征 将图像层添加到视频 合并多个视频 将音频更改为视频 安装。 将“VideoEditor/model”中的所有文件添加到您的项目中。 将上述框架添加到您的项目中。 AVFoundation.framework 核心媒体框架 核心视频框架 MobileCoreServices.framework 媒体播放器框架 如何使用 #include "VE.h" //init VEVideoEditor with video file VEVideoEditor *videoEditor = [[VEVideoEditor alloc] initWithURL:url]; //set preview view [self.view addSubview:videoEditor

lua与oc的交互demo，封装了一层luaBridge，开源lua库，lua调用oc的过程

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是我在网上上看到的答案，复制粘贴过来和大家分享一下，因为我和很多人一样很关心Swift的出现对Mac开发的影响和对Objective-C的影响。