2、Swift编程入门:基础概念与核心类型

Swift编程入门:基础概念与核心类型

1. 运行首个Swift代码

要运行首个Swift代码,需先创建一个新的Swift playground。操作步骤如下:
1. 打开Xcode,从菜单栏中选择“File | New | Playground”。
2. 将其命名为“MyFirstPlayground”,平台选择“iOS”,然后保存到你喜欢的位置。

创建完成后,playground窗口会出现一些预填充的代码,这意味着你已经运行了首个Swift代码。在Xcode的playground中,每次对代码进行更改时,它都会自动运行代码,并在侧边栏右侧显示代码结果。

以下是初始代码的分析:

// 这是一个注释,运行时会被忽略
import UIKit
var str = "Hello, playground"
  • 第一行是注释,Swift中有单行注释(以 // 开头)和多行注释(用 /* */ 包围)两种类型。
  • 第二行 import UIKit 导入了Apple用于iOS开发的UIKit框架,在这个例子中可以移除该行。
  • 最后一行定义了一个名为 str 的变量,并将文本 "Hello, playground" 赋值给它。

如果在playground中添加如下代码:

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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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学习掌握RBF神经网络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,注重理论分析仿真验证相结合。
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