swif4基础学习(7)-其它

本文介绍了Swift语言中的逃逸闭包概念及其使用场景,并解释了不同访问控制级别的含义及适用范围,帮助开发者更好地理解Swift的内存管理和权限控制。
import UIKit

var str = "Hello, playground"

//逃逸闭包
//闭包做为函数的参数传递时,可能会在函数体结束后被调用,这个闭包逃离了这个函数体的作用域,那么我们就说这个闭包是逃逸型的闭包
func testClosure(closure:@escaping ()->Void){
    
    print("test")
    
    //这个闭包的在主线程中调用
    DispatchQueue.main.async {
        closure()
    }
   
}

testClosure {
    print("111")
}

//defer 延迟执行

func TestFuncDefer()->Int{
    //执行顺序是倒叙
    print("111")
    defer {
        sleeps()
    }
    print("333")
    return 3
}

func sleeps(){
    print("222")
}

TestFuncDefer()

//使用案例
//
let _testLock = NSLock.init()
var _testCount:Int = 0

var testCount:Int{
    set{
       _testLock.lock()
        defer {
             _testLock.unlock()
        }
        _testCount = newValue
       
    }
    get{
        _testLock.lock()
        defer {
             _testLock.unlock()
        }
        return _testCount
    }
}



关键字

 1. private < fileprive < internal < public < open 访问控制权限
 2. private 访问级别,所修饰的属性和方法 只能在当前类中访问
 3.fileprive 访问级别,.............. .................当前的swift 源文件荔可以访问
 4.internal  访问级别...................在源代码所在的整个模块都可以访问
    4.1如果是框架或者库代码,则在整个框架内都可以访问,框架由外部代码所引用时,则不可以访问
 5. public         可以被任何人访问,但其他模块中不可以被override和继承,在当前模块是可以的
 6. open  什么都行
 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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