IOS Block简介与用法

本文介绍了Objective-C中Block的基本用法,包括定义、类型声明及如何将函数赋值给Block,并通过具体示例展示了Block的使用过程。




typedef NSNumber* (^adf) (NSNumber *a);

@interface ViewController : NSViewController
@property (nonatomic,copy) adf block;

-(NSNumber*)tt:(id)t handle:(void (^)(NSString *a))aa;


@end
int (^p)(int, int);
    //把函数赋值给block
    p = ^(int a, int b){
        return a + b;
    };
    //使用
    int result = p(10,40);
    
    return result; //result = 50

typedef void(^testOCBlock)(int a, int b);
typedef NSString *(^testOCBlock2)(int a, int b);

typedef NSString *(^myBlock)(int a);


@implementation Model


-(void)demo
{
    //上面的代码声明了一个block(^)原型,名字叫做myBlock,包含一个int型的参数,返回值为NSString类型的指针。
    
    //block的定义:
    myBlock myBlock1=^(int paramA){
        return [NSString stringWithFormat:@"Passed number:%d",paramA];
    };
    
    myBlock1(2);
    NSString *a = myBlock1(2);
    
    
    
    [self bb:^NSString *(int a, int b) {
        
        return @"sdfsdf";
    }];
    
}


-(void)checkBlock
{
    }

-(void)aa:(testOCBlock)block
{

}


-(void)bb:(testOCBlock2)block
{
    
    block(10,34);
    
}





【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验算法优化。
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