NSPredicate

简述:Cocoa框架中的NSPredicate用于查询,原理和用法都类似于SQL中的where,作用相当于数据库的过滤取。

定义(最常用到的方法):

[cpp]  view plain  copy
  1. NSPredicate *ca = [NSPredicate predicateWithFormat:(NSString *), ...];  
Format:
(1)比较运算符>,<,==,>=,<=,!=
可用于数值及字符串
例:@"number > 100"


(2)范围运算符:IN、BETWEEN
例:@"number BETWEEN {1,5}"
      @"address IN {'shanghai','beijing'}"


(3)字符串本身:SELF 
例:@“SELF == ‘APPLE’"


(4)字符串相关:BEGINSWITH、ENDSWITH、CONTAINS
例:@"name CONTAIN[cd] 'ang'"   //包含某个字符串
       @"name BEGINSWITH[c] 'sh'"     //以某个字符串开头
       @"name ENDSWITH[d] 'ang'"      //以某个字符串结束
        注:[c]不区分大小写[d]不区分发音符号即没有重音符号[cd]既不区分大小写,也不区分发音符号。


(5)通配符:LIKE
例:@"name LIKE[cd] '*er*'"    //*代表通配符,Like也接受[cd].
       @"name LIKE[cd] '???er*'"


(6)正则表达式:MATCHES
例:NSString *regex = @"^A.+e$";   //以A开头,e结尾
      @"name MATCHES %@",regex


实际应用:
(1)对NSArray进行过滤 

[cpp]  view plain  copy
  1. NSArray *array = [[NSArray alloc]initWithObjects:@"beijing",@"shanghai",@"guangzou",@"wuhan", nil];    
  2. NSString *string = @"ang";    
  3. NSPredicate *pred = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF CONTAINS %@",string];    
  4. NSLog(@"%@",[array filteredArrayUsingPredicate:pred]);    


(2)判断字符串首字母是否为字母:

[cpp]  view plain  copy
  1. NSString *regex = @"[A-Za-z]+";    
  2. NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@", regex];    
  3.     
  4. if ([predicate evaluateWithObject:aString]) {    
  5. }    
内容概要:本文详细介绍了DirectX修复工具的功能及其重要性。DirectX是微软开发的多媒体编程接口,广泛应用于游戏开发、多媒体播放和工业设计等领域。它包含Direct3D、Direct2D、DirectInput、DirectSound和DXGI等多个组件,这些组件协同工作,为多媒体应用提供全面支持。然而,由于软件安装与卸载、驱动程序更新、系统升级、病毒攻击和硬件故障等因素,DirectX可能出现问题,导致游戏或软件无法启动、画面显示异常、音频问题等。DirectX修复工具通过全面检测、智能修复、备份与还原、解决关键错误等功能,帮助用户快速准确地修复这些问题,确保系统恢复正常运行。文中还详细讲解了修复工具的不同版本(标准版、增强版、在线修复版)的特点,以及使用过程中可能遇到的问题及解决方法。 适合人群:适用于所有使用Windows操作系统的用户,尤其是游戏玩家和多媒体软件用户。 使用场景及目标:①帮助用户解决因DirectX故障导致的游戏无法启动、画面显示异常、音频问题等;②确保多媒体应用正常运行,避免图形显示错误、色彩异常等问题;③为不具备专业知识的普通用户提供便捷的修复方案。 其他说明:使用DirectX修复工具时,用户应确保下载来源的安全性,保持修复过程的稳定性,并可在必要时尝试多次修复或更换其他修复工具。此外,文中还提供了详细的使用教程,包括下载渠道、安装与解压、运行与检测、查看结果与修复以及诊断功能的使用,帮助用户更好地理解和操作修复工具。
内容概要:本文综述了电能质量扰动(PQDs)检测与识别的研究现状。随着新能源发电的快速发展,PQDs问题日益严重。文章梳理了当前研究中的关键问题,包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等。详细阐述了基于先进信号处理技术的特征检测方法、智能算法的特征提取策略以及深度学习模型的分类识别技术,分析了各类方法的优缺点。最后指出了当前研究中存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。此外,文章还提供了详细的代码实现,涵盖了从信号生成、特征提取到基于深度学习的分类识别,再到结果分析与可视化的全过程。 适合人群:具备一定电能质量基础知识和编程能力的研发人员、研究生及以上学历的电力系统研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统监测与维护部门,帮助其提升对电能质量扰动的检测与识别能力;②为高校和科研机构提供理论依据和技术支持,推动相关领域的学术研究;③为企业研发团队提供实用的技术方案,助力开发更高效的电能质量监测产品。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过具体代码实现了多种先进的检测与识别方法,包括但不限于小波变换、FFT、STFT、CNN、LSTM等。这些方法能够有效应对实际应用中的复杂情况,如高噪声环境下的信号处理、多类型扰动的精确分类等。同时,文中还探讨了未来的研究方向,如基于Transformer的端到端识别架构、结合物理约束的深度学习、边缘计算部署优化等,为后续研究提供了有价值的参考。
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