Delphi移动开发教程大全

版权申诉
0 下载量 164 浏览量 更新于2024-12-09 收藏 8.88MB ZIP 举报
资源摘要信息: "Delphi移动开发教程" Delphi 是一款由Embarcadero公司开发的集成开发环境(IDE),主要用于快速开发跨平台的应用程序,特别是在移动领域。该平台允许开发者使用Object Pascal语言和/或JavaScript编写代码,构建原生应用程序,这些应用程序可以在多个操作系统上运行,包括Windows, macOS, Android和iOS。 这份资源文件,具体来说是"Mobile_Tutorials_en.zip_Delphi__Delphi_"压缩包中的"Mobile_Tutorials_en.pdf"文件,似乎是一套针对Delphi平台的移动开发教程。标题中的"Mobile_Tutorials_en.zip"暗示这可能是一个包含多个文件的压缩包,而文件扩展名".zip"表明这是一个压缩文件格式,通常用于将多个文件打包在一起,便于传输和分发。 而标题中的"Delphi"表明该教程专注于使用Delphi平台进行移动应用的开发。"Delphi"这一标签则进一步确认了教程的内容与Delphi开发环境紧密相关。在Delphi中,开发者可以使用VCL(Visual Component Library)或FireMonkey框架(通常缩写为FMX)来创建各种类型的应用程序,包括具有图形用户界面的桌面、移动和Web应用程序。 描述中提到的"Mobile_Tutorials_en.pdf",很明显是一个PDF格式的教程文件。PDF(Portable Document Format)文件是一种在不同操作系统和设备上都能保持格式一致的文件格式,非常适合用来分发电子文档,如教程、手册等。PDF文件通常包含了详细的文本描述、图片、图表和有时还包含互动元素。 由于文件名称列表中只提供了这个PDF文件,我们可以推断出教程可能是以文本和图像的形式介绍了Delphi移动应用开发的基础知识。这可能包括了如何安装和配置Delphi环境,如何使用Delphi IDE创建新项目,如何设计用户界面,以及如何编写、调试和部署应用程序到不同的移动平台上。 教程可能还会涉及Delphi的一些关键特性,例如: - 使用Delphi的FireMonkey框架来构建可运行在iOS和Android设备上的原生移动应用。 - Delphi的组件式开发方法,它允许开发者通过拖放方式快速构建应用程序。 - 数据存储和管理,包括使用数据库和本地数据存储。 - 访问设备硬件特性,如摄像头、GPS、传感器等。 - 网络和移动互联网连接,实现数据同步和在线服务。 - 使用FireMonkey的样式和主题来定制应用程序的外观。 - 对于跨平台开发,如何管理和优化应用程序在不同设备和操作系统上的表现。 - 使用VCL或FireMonkey进行多平台应用的开发。 由于缺乏具体的教程内容,我们无法详细了解教程中所包含的具体知识点和技能点。但是,通过这份文件的标题、描述和标签,我们能够合理地推测,它是一个面向移动开发人员,特别是那些希望使用Delphi平台来开发跨平台移动应用的开发者的教育资源。这本教程可能是初学者入门的宝贵资料,也可能是现有Delphi开发者提升技能、学习新技术的参考书。

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传
2023-05-10 上传