iOS中#import和@class的区别

本文深入解析了Objective-C编程中@class与#import的区别,详细阐述了它们在不同场景下的应用,帮助开发者更好地理解和运用这两个关键字,提高代码质量和编译效率。

1.import会包含这个类的所有信息,包括实体变量和方法,而@class只是告诉编译器,其后面声明的名称是类的名称,至于这些类是如何定义的,暂时不用考虑。


2.在头文件中, 一般只需要知道被引用的类的名称就可以了。不需要知道其内部的实体变量和方法,所以在头文件中一般使用@class来声明这个名称是类的名称。而在实现类里面,因为会用到这个引用类的内部的实体变量和方法,所以需要使用#import来包含这个被引用类的头文件。


3.在编译效率方面考虑,如果你有100个头文件都#import了同一个头文件,或者这些文件是依次引用的,如A–>B, B–>C, C–>D这样的引用关系。当最开始的那个头文件有变化的话,后面所有引用它的类都需要重新编译,如果你的类有很多的话,这将耗费大量的时间。而是用@class则不会。


4.如果有循环依赖关系,如:A–>B, B–>A这样的相互依赖关系,如果使用#import来相互包含,那么就会出现编译错误,如果使用@class在两个类的头文件中相互声明,则不会有编译错误出现。


所以,一般来说,@class是放在interface中的,只是为了在interface中引用这个类,把这个类作为一个类型来用的。在实现这个接口的实现类中,如果需要引用这个类的实体变量或者方法之类的,还是需要import在@class中声明的类进来.


示例说明:

假设,有两个类:ClassA和ClassB,两个之间相互使用到,即构成了circular dependency(循环依赖)。如果在头文件里面只用#import把对方的头文件包含进来(构成circular inclusions,循环包含),则编译器会报错:


Expected specifier-qualifier-list before ‘ClassA’


或者


Expected specifier-qualifier-list before ‘ClassB’


为了避免循环包含,在ClassA.h文件里面用@class classB把classB包含进来,同样,在ClassB.h文件里面用@class ClassA把ClassA包含进来。@class指令只是告诉编译器,这是个类,保留个空间来存放指针就可以了。接下来,很可能在ClassA.m和ClassB.m中会有访问包含进来对象的成员的情况,这时必须让编译器知道更多信息,比如那个类有些什么方法可以调用,就必须用#import,再次把用到的类包含进来,告诉编译器所需要的额外信息。


否则,编译器会警告:


warning: receiver ‘ClassA’ is a forward class and corresponding @interface may not exist


还有另一种情况,使用有Categories的类,要在.h头文件里用#import把Categories包含进来。


总之,使用原则是:头文件里面只#import超类, 消息文件里面#import需要发消息过去的类,其他地方就用@class



转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7023262f0101fxax.html



【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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