黑马程序员——OC基础---Block、protocol

本文详细探讨了Objective-C与Swift两种语言在iOS开发领域的使用场景、优势与挑战,提供了从基础语法到高级特性的实战案例解析,帮助开发者更好地选择并运用这两种语言解决实际问题。

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一、block
1.介绍
Block 封装了一段代码,可以在任何时候执行,Block可以作为函数参数或者函数的返回值,而其本身又可以带输入参数或返回值,苹果官方建议尽量多用block,在多线程、异步任务、集合遍历、集合排序、动画转场用的很多。
block和函数很像
1.可以保存代码
2.有返回值
3.有形参

2.无形参无返回值
代码示例:

#import <Foundation/Foundation.h>

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        // insert code here...
        //block用来保存一段代码
        //block的标志:^
        //定义block变量,没有形参没有返回值
        void (^myblock)() = ^{
            NSLog(@"hello");
        };

        //利用block变量调用block内部代码
        myblock();

    }
    return 0;
}

运行结果:
这里写图片描述

3.有形参有返回值
代码示例:

#import <Foundation/Foundation.h>

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        // insert code here...
        //定义一个有形参,有返回值的block变量
        int (^myblock)(int a,int b) = ^(int a,int b){
            return a+b;
        };
        int num = myblock(11,12);
        NSLog(@"%d",num);

    }
    return 0;
}

运行结果:
这里写图片描述

4.block内部可以访问外面的变量,但是不能修改外面的变量
默认情况下,block内部不能修改外面的局部变量,要修改局部变量需要在局部变量前加 __block关键字,注意:block前面是两个下划线。

代码示例:

#import <Foundation/Foundation.h>

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        // insert code here...

        __block int a = 100;
        void (^myblock) () = ^{
            a=1;
        };

        myblock();

        NSLog(@"%d",a);

    }
    return 0;
}

运行结果:
这里写图片描述

5.利用typedef定义block类型

代码示例:

#import <Foundation/Foundation.h>

typedef int (^myblock)(int a,int b);

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        // insert code here...
        //定义4个block变量
        myblock sum,jian,cheng,chu;
        sum = ^(int a,int b){
            return a+b;
        };

        jian = ^(int a,int b){
            return a-b;
        };

        cheng = ^(int a,int b){
            return a*b;
        };

        chu = ^(int a, int b){
            return  a/b;
        };

        NSLog(@"%d,%d,%d,%d",sum(10,10),jian(10,10),cheng(10,10),chu(10,10));

    }
    return 0;
}

运行结果:
这里写图片描述

二、protocol(协议)
1.protocol基本用途
可以用来声明一大堆方法(不能声明成员变量)。
只要某个类遵守了这个协议,就相当于有这个协议中的所有方法声明。
只要父类遵守了某个协议,就相当于子类也遵守了。

2.格式
协议编写格式:

@protocol 协议名称
//方法声明列表

@end

某个类遵守协议格式:

@interface 类名: 父类<协议名称>

@end

3.@required 和@optional关键字
用途在于程序员之间的交流

@required是要求实现的,不实现就会发出警告
@optional是不要求实现的

示例代码:
MyProtocol.h文件

#import <Foundation/Foundation.h>

//定义了一个名叫MyProtocol的协议
@protocol MyProtocol <NSObject>

@required
-(void)test1;

-(void)test2;

@optional
-(void)test3;

@end

Person.h文件

#import <Foundation/Foundation.h>
#import "MyProtocol.h"
@interface Person : NSObject <MyProtocol>


@end

Person.m文件

#import "Person.h"

@implementation Person

-(void)test1{

}

-(void)test2{

}

@end

4.协议遵守协议
一个协议可以遵守其他多个协议,多个协议之间用逗号隔开
一个协议遵守了其他协议,就相当于拥有了其他协议中的方法声明

@protocol 协议名称<协议1,协议2>

@end

5.基协议
NSObject 是一个基类,最根本的最基本的类,任何其他类最终都要继承它。
其实还有一个协议,名字也叫NSObject,它是一个基协议,最根本最基本的协议。
NSObject协议中声明很多最基本的方法,比如:descripttion,retain, release等。
建议每个新的协议都要遵守NSObject协议。

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【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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