18、使用函数式编程(FP)和面向对象编程(OOP)范式开发iOS应用案例分析

使用函数式编程(FP)和面向对象编程(OOP)范式开发iOS应用案例分析

在当今的软件开发领域,函数式编程(FP)和面向对象编程(OOP)范式各有其独特的优势。本文将详细介绍如何结合这两种范式来开发一个iOS应用,实现对待办事项(Todo)的管理,包括创建、读取、更新和删除(CRUD)操作。

1. 数据存储(Store)

首先,我们需要在内存中存储待办事项列表。为此,我们创建一个名为 TodoStore 的类,代码如下:

import Vapor
final class TodoStore {
    static let sharedInstance = TodoStore()
    private var list: [Todo] = Array<Todo>()
    private init() {
    }
}

为了简化操作,我们将这个类设计为单例模式,用于存储待办事项列表。同时,将 init 方法设为私有,以避免创建非共享实例。

为了使 Todo 实例能够像原生JSON类型一样传入JSON数组和字典,我们需要扩展 TodoStore 类,使其符合 JSONRepresentable 协议:

extension TodoStore: JSONRepresentable {
    func makeJson() 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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