OC基础笔记5

本文详细介绍Objective-C的基础框架及NSString类的使用方法,包括创建、读写文件、字符串比较等核心功能,同时涵盖错误处理技巧及URL处理方法。
101,foundation框架是基础框架,有众多应用程序借口API,大致知道里面有哪些方法,OSX大概有80个框架。结构体,枚举,类,是常用的数据类型。常用的类都是NS开头的,因为是乔布斯创建的NEXT公司开发的Next Step系统的简称。
102,常见错误,不小心修改了框架中的头文件,has been modifed。需要删除缓存,在xcode菜但中,找到Locations中的Derived Data,右下角有个Advanced...,点击打开删掉Derived Data中的内容就可以了。Derived Data是一个隐藏文件夹,要输入指令来显示它:defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles-bool true 输入指令后要重启Finder。
103, NSString是一个重要的类,字符串 
三种创建方式,存储的位置不一样,第一个是存在常量区,后两个是堆中,因为类工厂方法也是封装了alloc和init的。而常量和堆都会生成一个地址,放到栈中。
104,在常量区创建的对象如果内容相同,那么这两个对象地址相同。而在堆中,两个对象内容相同,在包括xcode6以下IOS平台地址会不同,作为两个对象看待,xcode6以上就会指向同一块存储空间了而Mac平台也会进行了优化导致地址相同。(通过浅拷贝的方式)所以,如果内容相同,在xcode6以上的IOS平台直接用常量来创建对象更好
105,copy,浅拷贝,只拷贝对象地址,深拷贝,是创建多一个相同的对象。
106,NSString常用方法,读取文件中全部字符串方法:stringWithContentsOfFile:文件路径 encoding:编码(通用的是NSUTF8StringEncoding) error:读取文件是否错误而返回来的信息。带入的参数若不是指针,通常考虑可能是枚举,例如这个编码就是一个枚举。
107,将字符写入某文件的方法:writeOfFile:文件路径 atomically:是否书写结束,没有结束就不成文件 encoding:编码 (可输入的类型)error:写入文件是否错误而返回来的信息。返回的是bool类型,确认是否成功生成的文件
108,error本地描述,接地气的描述,方法localizedDescription
109,当读写文件和互联网接在一起,那么URL就是互联网的“路径/地址”,要有固定的格式。例如http://www.34.com/ios/images/comtent
    协议:// 主机域名(服务器名称\IP地址)/路径
常见的协议开头:http:或https:超文本传输协议资源网络资源,ftp://:文件传输协议,file://:本地电脑文件(一般情况下本机服务器地址可以省略,留下一条斜杠,表示根路径)。
接收一个URL要用到NSURL这个类,和字符串一样,有传入输出方法。当然URL的内容一般先用字符串保存,再赋值给NSURL的
( 如果在这个方法头写上协议类型,那么会自动为传进来的路径加上协议头:fileURLWithPath:,除此自来,这个方法还会自动将路径中的中文进行处理,其他方法则不行,因为URL 本身不支持中文)
想让URL支持中文,还有个办法,就是对中文进行百分号编码:调用:stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding。
将字符串写入同个地址文件时,默认情况下,后一次写入会把前一次写入的覆盖掉
110,字符串比较是否相同:isEqualToString:比较变量内容,返回结果是bool类型
字符串比较大小:compare:大于,小于,等于,三个结果的枚举,字母比较大小时,是比较他们在字母中的顺序,a>b,a>A。
(忽略字母大小的比较:caseInsensitiveCompare:也是三个结果的枚举)
111,判断字符串(包括URL)是不是某某为开头,hasPrefix:@“http://” 返回bool类型。判断是不是以某某为结尾hasSuffix:@“.gif” 返回 bool类型。判断是不是包含某些字符rangeOfString:@“abc” 返回它在字符串中的位置location和长length(也就是NSRange枚举类型,计算时包含符号)。
112,字符串中截取位置和长度,substringWithRange:NSRange类型的对象,返回截取内容。字符串一般都很有可能要变动,所以要动态截取。可以根据两个固定的符号截取。先获取这两个符号的位置,再通过这位置信息计算出要截取的范围range,带入上面的方法进行截取即可 。
默认情况下,寻找一个字符的位置在字符串中是从左到右找起的,有时避免重复会调用方法反过来找,rangeOfString: @"a" options:从前面找a 还是后面(枚举 )。即使反过找,a在字符串中的顺序还是不变的。
还有这种方法获取截内容的位置:
substringFromIndex:什么地方开始截取到末尾;substringToIndex:从开始截取到什么位置
113,常用的结构体(只要是oc提供的结构体,都可以用以下方法创建)
NSRange range = NSMakeRange(NSUInteger loc,NSUInteger len);也就是 NSMakeRange(位置location,长length )
114,字符的替换:stringByReplacingOccurrencesOfString:被替换的字符 withString:用什么来替换。withString后面为@“”就是删除了的意思
字符串首尾内容的替换:stringByTrimmingCharactersInSet:专门用于存放已经分类好的内容的对象NSCharacterSet* 。NSCharacterSet*可以是所有空格或者所有大写字母等等
115,字符串还可以用来判断路径是否是绝对路径isAbsolutePath,路径
以“/”开头的就是了。
获取路径中最后一个目录LastPathComponent,
在最后拼接一个合法的目录stringByAppendingPathComponent,
删除最后一个目录stringByDeletingLastPathComponent,
116,获取字符串中的扩展名,截取后面第一个点后的内容pathExtension
删除字符串中的扩展名stringByDeletingPathExtension
添加字符串中的扩展名stringByAppendingPathExtension
117,常用在服务器返回的字符串内容转换
全部转换为大写uppercaseString
全部转换为小写lowercaseString
首字母转换为大写capitalizedString
全部转换为同一种数据类型intValue(要纯数字不包含字母)
c字符串转换成oc字符串stringWithUTF8String: xxx
oc字符串转换成c字符串 UTF8String(返回的是常量)
118,可变的类,都会加上Mutable,例如NSMutableString
可变字符串,是NSString的子类。不可变的类只要改变了就会创建一个新的对象,而可变的就会在本身改变内容,操作的都是同一个内存,不会返回一个新的对象。使用appendString:续写字符串。appendFormat:可组合的字符串续写。删除某部分deleteCharactersInRange:被删除的内容的位置。在第几个字符前插入字符insertString:字符 aiIndex:第几位。(如果调用的是父类的方法,也都会返回一个新的对象)。替换字符:replaceOccurrencesOfString:被替换的字符 withString:用什么来替换 options:搜索方式的枚举 range:搜索范围(返回修改的个数)。字符经常需要改动的,最好用可变的字符串
119,oc中的数组NSArray,也有可变的子类NSMutableArray,不可变时常用的创建对象方法arrayWithObjects:(id),有个“s”是用于传入多个元素,并用nil来结束,也可以用@[@“aaa”,@“bbb”]放入多个元素的方式来创建数组。输出的内容会有个圆括号括着。可以间接存储多种类型(不是oc对象的需要先转为oc对象)。
120,计算数组中元素总个数count方法,获取最后一个元素lastObject,第一个firstObject,获取第几个objectAtIndex:(或者arr[第n个]),检查有没有bool某个元素containsObject:
121,常规遍历方法是用for循环的,还可以用for(接收者 in 某一个数组),还可以用迭代器 enumerateObjectsUsingBlock:^(id 获取的对象,id 第几个,bool停止遍历){ 将接受到的遍历内容一个个通过此代码块来处理 };就像一个流水线一样
122,数组可以全体动员,也就是每一个同类型的元素都会做同一件事
都调用同一个方法makeObjectsPerformSelector:调用的方法
或者是makeObjectsPerformSelector:调用的方法 withObject:前面所调用方法的参数
不同的元素就要用上面的迭代器来实现部分元素的方法调用了
123,数组的排序
sortedArrayUsingSelector:排序的方法(通常是compare方法,但只能使用于foundation框架的对象例如NSString,不能用于自定义对象Person等)
自定义对象时,就要明确按照怎样的规则去排列,sortedArrayWithOptions:排序方式的枚举 usingComparator:一个代码块(回车即可),通过一次两个的对象进行比较,默认为升序排序。
124,将数组中的每一个元素连接起来生成一个字符串componentsJoinedByString:通过什么字符来连接
将字符串切割生成一个数组
componentsSeparatedByString:通过什么字符来拆分
125,数组也可以读出写入文件,和字符串的方法差不多,在写入文件中时,本质是写入了一个可读性很高的XML类型的文件,开发中扩展名是.plist(用xcode来打开的)
但是用上面字符串读写的两种方法在数组中,也是不能用于自定义对象的。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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