iOS开发之通知中心(NSNotificationCenter)&laquo

本文深入探讨了Objective-C与Swift两种编程语言在iOS开发领域的应用,包括它们各自的优势、特点以及如何在实际项目中进行选择与使用。

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监听器

通知中心(NSNotificationCenter)提供了方法来注册一个监听通知的监听器(Observer)


- (void)addObserver:(id)observer selector:(SEL)aSelector name:(NSString *)aName object:(id)anObject;
//observer:监听器,即谁要接收这个通知
//aSelector:收到通知后,回调监听器的这个方法,并且把通知对象当做参数传入
//aName:通知的名称。如果为nil,那么无论通知的名称是什么,监听器都能收到这个通知
//anObject:通知发布者。如果为anObject和aName都为nil,监听器都收到所有的通知


- (id)addObserverForName:(NSString *)name object:(id)obj queue:(NSOperationQueue *)queue usingBlock:(void (^)(NSNotification *note))block;
//name:通知的名称
//obj:通知发布者
//block:收到对应的通知时,会回调这个
//blockqueue:决定了block在哪个操作队列中执行,如果传nil,默认在当前操作队列中同步执行


通知                                                                                                 

一个完整的通知一般包含3个属性:
     - (NSString *)name; // 通知的名称
     - (id)object; // 通知发布者(是谁要发布通知)
     - (NSDictionary *)userInfo; // 一些额外的信息(通知发布者传递给通知接收者的信息内容)


初始化一个通知(NSNotification)对象

+ (instancetype)notificationWithName:(NSString *)aName object:(id)anObject;
+ (instancetype)notificationWithName:(NSString *)aName object:(id)anObject userInfo:(NSDictionary *)aUserInfo;
- (instancetype)initWithName:(NSString *)name object:(id)object userInfo:(NSDictionary *)userInfo;

发布通知 

通知中心(NSNotificationCenter)提供了相应的方法来帮助发布通知

发布一个notification通知,可在notification对象中设置通知的名称、通知发布者、额外信息等

- (void)postNotification:(NSNotification *)notification;

发布一个名称为aName的通知,anObject为这个通知的发布者

- (void)postNotificationName:(NSString *)aName object:(id)anObject;

发布一个名称为aName的通知,anObject为这个通知的发布者,aUserInfo为额外信息

- (void)postNotificationName:(NSString *)aName object:(id)anObject userInfo:(NSDictionary *)aUserInfo;


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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