Swift_构造过程(指定构造器、convenience便利构造器、可失败构造器 init?(...))

swift 5初始化 被忽略的Convenience便捷初始化、Required和继承 初始化 阅读详情


class Iland {
    var fish : Double
    init(setFish fish2:Double) {
        fish = 11.3
    }
}


struct Hotal {
    var waiter:Double
    init(waiter2:Double) {
        waiter = waiter2
    }
}



//2
struct Miss {
    let c,d,e:Int
    init(c:Int,d:Int,e:Int) {
        self.c = c
        self.d = d
        self.e = e
    }
}


//3 指定构造器 和 便利构造器
class Food {
    var name: String
    init(name: String) {
        self.name = name
    }
    //便利构造器
    convenience init() {
        self.init(name: "[Unnamed]")
    }

}



//枚举类型构造器
import UIKit

enum Dog {
    case Keep,Log,Min
    
    init?(inChar:Character) {
        switch inChar {
        case "k":
            self = .Keep
        
        case "L":
            self = .Log
            
        case "M":
            self = .Min
        
        default:
            return nil
            
        }
    }
}



class ViewController: UIViewController {

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        //1
        var b = Iland(setFish: 2345)
        
        //2
        var t = Hotal(waiter2: 345)
        
        //3
        let f = Food.init()
        
        
        //4
        var d = Dog.init(inChar: "M")
        
    
    
    }


}


Swift 构造器探索 我们可以定义无参数的构造器、有参数的构造器、可失败的构造器以及通过委托调用其他构造器来完成初始化过程。构造器负责确保实例的所有属性都被正确初始化,从而使实例能够在被使用之前处于有效的状态。但是,如果子类没有定义任何构造器,它会自动继承所有父类的非可失败构造器。当然,如果子类中定义了任何指定构造器或可失败构造器,那么它将不再继承父类的构造器。构造器在创建一个特定类型的实例时被调用,并负责为该实例的属性赋初值。构造器的参数可以用于接收外部传入的值,并将这些值用于初始化实例的属性。另一个是使用一个参数的构造器。 阅读详情

相关推荐

LTspice 导入 PSpice 模型实战指南 --(解决语法兼容性与模型优化问题)

本文提供了将PSpice模型成功导入LTspice的详细实战指南。针对两者间的语法兼容性问题,文章以TI UCC23513为例,逐步讲解模型获取、符号创建、常见语法错误修改及仿真验证方法,并分享了模型优化与个人库管理技巧,帮助用户高效解决模型导入与仿真难题。

weixin_28278377的博客 820

Swift构造器继承链

你可以在子类的不可失败构造器中使用强制解包来调用父类的可失败构造器。比如,下面的 suble子类的 name 属性的值总是 "abc",它在构造过程中使用了父类的可失败构造器 init?如果子类提供了所有父类指定构造器的实现——无论是通过规则 1 继承过来的,还是提供了自定义实现——它将自动继承父类所有的便利构造器。在子类重写父类的必要构造器时,必须在子类的构造器前也添加 required修饰符,表明该构造器要求也应用于继承链后面的子类。指定构造器切换到父类的构造器,对其存储属性完成相同的任务。

yueliangmua的博客 301

TC3xx系列LMU与SPR实战:将关键算法从Flash搬移至PSPR提升5倍执行效率

在实际电机控制项目中,通过将FOC算法全部迁移到PSPR,我们不仅将执行时间从56μs降至11μs,还将最坏情况下的时间偏差控制在±0.3μs以内。实测数据:在TC397上执行Flash中的32位浮点矩阵乘法,平均每条指令需要8.7个周期,而同样的代码在PSPR中仅需1.2个周期。传统开发中,工程师往往将所有代码放在Flash中运行,这相当于让F1赛车在乡村公路上行驶。迁移后不仅平均执行时间缩短,更重要的是时间抖动从±15%降低到±2%以内,这对闭环控制系统至关重要。不是所有代码都适合迁移到PSPR。

weixin_31421613的博客 297

Swift中的便利构造器和构造器链

import UIKit // 1.一个类中至少有一个指定构造器, 其必须负责初始化类中所有的实例存储属性 // 2.便利构造器属于次要的, 辅助性的构造器 // 3.类中可以不定义便利构造器, 便利构造器必须调用同一个类中的其他构造器完成初始化 // 4.便利构造器的语法格式 convenience init(形参) {} // 5.只有类中才有便利构造器 //...

bailang3277的博客 166

07群晖Docker部署nousresearch/hermes-agent

群晖Docker部署nousresearch/hermes-agent。

分享技术,传播知识! 1373

使用spacy规则化提取自然语言文本信息

1. 安装spacy pip install spicy spicy还需要载入文本库,使用pip的下载方式: python3 -m spacy download en_core_web_sm 但是很有可能因为网络问题下载速度非常缓慢,所以可以选择到github上去直接下载(注意和自己的spacy版本匹配):github下载链接 下载*.tar.gz文件即可。 然后切换到下载路径, pip install en_core_web_sm-3.1.0.tar.gz 2. spacy的一些基础用法 使用spa

六六六六神的博客 1818

swift学习笔记3——类、结构体、枚举

之前学习swift时的个人笔记,根据github:the-swift-programming-language-in-chinese学习、总结,将重要的内容提取,加以理解后整理为学习笔记,方便以后查询用。详细可以参考the-swift-programming-language-in-chinese,或者苹果官方英文版文档 当前版本是swift2.2 类和结构体 与 Objecti...

weixin_30821731的博客 164

安装并新建windows下wxwroks7.0 bootrom工程

安装licence,将zwrsLicense-vx7-perm.lic粘贴到安装目录C盘WindRiver/license下。现在双击Workbench 4,新建vxworks7.0工程,会出现下面的情况,因为没有licence。编译完成binaries下生成wxwroks x86格式,可以修改bootrom硬件信息的配置了。单击x86_wxwroks工程右键,build project编译工程。双击桌面Workbench 4打开,新建windows下工程。新建完成,选择finish。

wangjie36的博客 1922

swift3.0 基础知识点

// //  ViewController.swift //  swift_01 // //  Created by weiphone on 16/8/26. //  Copyright © 2016年 weiphone. All rights reserved. // import UIKit class ViewContr

iOS_PING的专栏 2645

数据仓库从明细到汇总:DWD与DWS层建模实战指南

DWS层的“主题”是指业务分析的核心场景,通常分为“用户主题、商品主题、订单主题、营销主题”等。主题的定义需紧密结合业务需求,避免“为了汇总而汇总”。例如,电商平台的核心业务需求包括“用户活跃度分析”“商品销售情况分析”“订单转化分析”,对应的DWS层主题即可定义为“用户主题汇总表”“商品主题汇总表”“订单主题汇总表”。主题定义时需注意“粒度适中”——汇总粒度既不能过细(否则与DWD层重复,失去汇总意义),也不能过粗(否则无法满足细分分析需求)。

2401_83088008的博客 644

LVGL v8学习笔记 | 09 - 进度条控件的使用方法(bar)

lv_bar_set_range必须放在lv_bar_set_mode前面,否则不生效。bar对象的API在lv_bar.h中声明,以lv_bar_xxx命名。此事件可以用来在进度条更新值之后更新别的控件(比如进度条旁边的文字)。可以看到,默认创建的进度条值是0到100。(3)设置进度条的范围值(最大值和最小值)(2)获取进度条的起始值。(3)获取进度条的最小值。(4)获取进度条的最大值。(1)设置进度条的当前值。(2)设置进度条的起始值。(1)获取进度条当前值。(5)获取进度条的模式。

Mculover666的博客(嵌入式) 1729

swift构造器

类和结构体的构造器 1、在构造器内所有属性必须设置初始值(可选属性除外,因为可选属性初始值默认为nil),或者在属性声明时为其设置默认值也可以。 2、在构造器内部设置初始值,是直接设置的,不会触发属性观察者。 3、可以在构造器内部给常量(let修饰的)属性赋值,只要在构造过程结束时它设置成确定的值。一旦常量属性被赋值,它将永远不可更改,也不能在子类中修改。 自定义构造器: 1、实参标签 和 形参命名 如 init(fromFahrenheit fahrenheit: Double) ...

LGDBlog的博客 1808

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Swift 里构造过程

构造过程(实体的初始化等生命周期?) 构造过程是使用类、结构体或枚举类型的实例之前的准备过程。在新实例使用前有个过程是必须的,它包括设置实例中每个存储属性的初始值和执行其他必须的设置或构造过程。 存储属性的初始赋值(struct,enumerte) 类和结构体在创建实例时,必须为所有存储型属性设置合适的初始值。存储型属性的值不能处于一个未知的状态 可以在构造器中为存储型属性设置初始值,也可以在定义属性时分配默认值。存储型属性分配默认值或者在构造器中为设置初始值时,它们的值是被直接设置的,不会触发任何

789

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Protocol (协议中的构造器)

import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() //1.协议中的构造器可以在遵循类中被实现为指定构造器或者便捷构造器 //2.协议遵循类在实现构造器需求时,构造器的定义需...

binglan520的专栏 332

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

iOS开发 Swift 速记7:结构体和类

iOS开发 Swift 速记7:结构体和类

编程之道在明明德在亲民在止于至善 763

每天学一点Swift----面向对象下(三)

二. 类的构造和析构(续)     1. Swift中,子类不会自动继承父类的构造器,只有满足如下规则时,子类才会自动继承父类的构造器:     (1)规则1:如果子类没有提供任何指定构造器,那么它将自动继承父类的所有指定构造器     (2)规则2:如果子类实现了父类所有的指定构造器,无论是通过规则1继承实现的,还是通过程序编码实现的,它都将自动继承父类的所有便利构造器。

u014471160的博客 464

Spring框架面试核心知识体系与实战解析

控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)是Spring框架的两大核心设计理念。IoC容器通过依赖注入实现组件解耦,其Bean生命周期管理包含实例化、属性填充、初始化等关键阶段。AOP则基于动态代理技术,通过切入点表达式和通知类型实现横切关注点的模块化。这些机制为Java企业级应用开发提供了强大的支持,特别是在构建微服务架构时,Spring Boot的自动化配置和Spring Cloud的分布式解决方案显著提升了开发效率。本文深入解析Spring面试中的高频考点,包括Bean作用域、事务传播机制等核心概念,

weixin_30263277的博客 454

Swift中convenience关键字

1.构建便捷初始化(必须指定designated调用同类中初始化完成基本字段名设置) 2. class People {//备注:函数行参的核心在于类/结构而非名称 var name: String //普通初始化 init(name:String) { self.name = name } } extension People { //便捷初始化(必须指定designated调用同类中初始化完成...

yanhaijunyan的博客 1522

Transformer架构解析:从自注意力到NLP应用

自注意力机制是Transformer架构的核心创新,通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)三个向量的交互计算,实现了序列数据的全局建模。相比传统RNN的序列处理方式,这种机制具有并行计算和长距离依赖建模的优势,特别适合自然语言处理任务。多头注意力设计进一步扩展了模型的表达能力,允许在不同表示子空间学习多样化模式。现代NLP系统如BERT和GPT系列都基于Transformer架构,通过预训练+微调范式在各种任务中取得突破。随着模型规模扩大,稀疏Transformer和混合专家模型等改进方案也

weixin_34221112的博客 733

Swift——convenience(便利构造函数)和类方法

import UIKit extension UIButton{ //swit中类方法是以class开头的方法,类似于oc中+开头的方法 class func createButton(imageName:String,bgImageName:String)->UIButton{ let btn=UIButton() b

cym_bj 9569

Swift中封装一个构建函数/convenience便利函数

封装构建函数

eastWind1101的博客 901

Swift 中的关键字详解

要学习Swift这门语言,就必须先了解Swift的关键字及对应的解释。这里就列一下在Swift中常用到的关键字。 关键字是类似于标识符的保留字符序列,除非用重音符号(`)将其括起来,否则不能用作标识符。关键字是对编译器具有特殊意义的预定义保留标识符。常见的关键字有以下4种。 与声明有关的关键字:class、deinit、enum、extension、func、import、init...

Suhang20150911的博客 575

Swift基础知识:22.Swift构造过程

除了默认构造器外,我们还可以定义自定义构造器来初始化实例。自定义构造器可以接受参数,并在初始化过程中对实例进行一些特定的设置。print(person.name) // 输出:Aliceprint(person.age) // 输出:25。

长沙火山 594

Swift 构造过程

你可以通过输入形参和可选属性类型来自定义构造过程,也可以在构造过程中分配常量属性。这些都将在后面章节中提到。

xiaoxiaobukuang的专栏 2186
上一篇: Swift_修饰符(final、override、discardableResult、mutating、lazy、inout.....)
下一篇: Swift_Block
Gz_Jason_chen
博客等级 码龄11年 49粉丝 141原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值