oc笔记

本文深入探讨了面向对象编程的核心概念,包括对象、类、封装、继承和多态,并展示了如何通过分析对象来设计面向对象的程序。文章还详细介绍了类、对象和实例变量的定义,以及如何在Objective-C中正确命名类和变量。此外,文章对比了#import和#include的使用场景,解释了继承的作用,并提供了一个简单的Person类示例。最后,文章概述了KVC(Key-Value-Coding)机制及其在访问对象属性方面的应用。
面向对象编程 OOP 
     (Object Oriented Programming )
概念:对象、类、封装、继承、多态等


⾯向对象编程设计: 

     分析涉及到的对象

     根据功能定义类     使⽤对象的功能完成程序
面向对象设计具有良好的可扩展性、可重用性。

类:具有相同行为和特征的事物的抽象

对象是类的实例

类是对象的类型

汽车:发动机, 车门, 钥匙, 车轱辘     跑   停 

手机:屏幕, 电池,型号,品牌     打电话, 发短信, 播放歌曲


#import  #include  @class 三者的区别:
调用头文件的方法 #import ,这样不会重复 #include 头文件,只在没有调用过的时候调用一次。而 @class 就是告诉编译器有这个类存在,但是类是如何实现的不用告诉编译器 . .m 文件用到了这个类,还是要在 .m 文件汇总 import 这个类的。

继承NSObject 类 ,继承后自动申请内存空间

@interface Person : NSObject

@end

// 类的实现
@implementation Person

@end

工程名不能用汉语或者拼音
类的命名以大写字母开头,每个单词的首字母大写。//驼峰命名法
实例变量和方法命名以_开头,首个单词开头字母小写,第二个开始首字母大写


NSInteger  —> int 
NSUInteger -> unsigned int
CGFloat         ->  double


消息机制:[类名/实例名  方法名];--> [receiver message]

swift 和 oc 的区别就是swif里面没有消息机制  

id -->任意对象类型  

在oc中实例变量占内存,方法不占内存

类方法 + 无法使用实例变量  用类调用
实例方法 - 用实例调用
KVC ?Key-Value-Coding  …… KVC是一种间接访问对象属性(用字符串表征)的机制,而不是直接调用对象的accessor方法或是直接访问成员对象。
KVC是KeyValue Coding的简称,它是一种可以直接通过字符串的名字(key)来访问类属性的机制。而不是通过调用Setter、Getter方法访问。
当使用KVO、Core Data、CocoaBindings、AppleScript(Mac支持)时,KVC是关键技术。 
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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