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
 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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