10、Swift 中的可选类型与字典使用指南

Swift 中的可选类型与字典使用指南

1. 可选类型与空合并运算符

在处理可选类型时,一个常见操作是获取可选类型中的值(如果存在),或者在可选类型为 nil 时使用默认值。例如,从 errorDescription 中提取错误信息时,如果字符串不包含错误,你可能希望默认显示 “No error.”。

可以使用可选绑定来实现这一点:

let description: String
if let errorDescription = errorDescription {
    description = errorDescription
} else {
    description = "No error."
}

不过,这种方法代码量较多。可以使用空合并运算符 ?? 来简化:

let description = errorDescription ?? "No error."

空合并运算符的规则如下:
- 运算符左侧必须是可选类型,例如 errorDescription (可选字符串)。
- 运算符右侧必须是可选类型所包含的值的类型,例如 “No error.”(字符串)。
- 如果左侧的可选类型为 nil ?? 返回右侧的值;如果不为 ni

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)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,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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