13、Objective-C 中的 Foundation 价值类与 NSString 详解

NSString与Foundation详解

Objective-C 中的 Foundation 价值类与 NSString 详解

1. 引言

在编程中,数据的存储和处理是核心任务之一。Objective - C 提供了标准 C 类型如 int float char ,使用起来较为便捷,但在某些场景下并非最佳选择。Cocoa 框架提供了一系列用于存储常见数据类型(如数字和字符串)的类,这些类被非正式地称为价值类或 Foundation 价值类。

2. Cocoa 框架概述

“Cocoa” 有两种不同的定义。大多数人宽泛地用它来描述为 Mac、iPhone、iPod touch 和 iPad 编写应用程序的整体生态系统;一些资深的 Mac 程序员则将其视为一个包含其他框架的伞形框架。Cocoa 框架本身封装了三个独立的框架:
- Foundation :提供所有基本的构建块类,如字符串、数字、数组、文件访问等。该框架可用于 Mac 和 iPhone OS(iPhone、iPod touch 和 iPad 使用)。
- AppKit :专门处理用户界面元素,如窗口、控件和字体。它是 iPhone OS 上 UIKit 的 Mac 对应物,两者围绕相同的核心概念构建。
- Core Data :提供数据存储、数据建模和自动更改跟踪(即自动撤销和重做)。可以使用 SQLite、XML、二进制存储,甚至创建自己的存储类型。Core Data 在 Mac 和 iPhone OS 上均可用。 </

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚的初始聚中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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