黑马程序员-------基础UI学习之模型的使用

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一,用模型取代字典的好处

1,使用字典的坏处

一般情况下,设置数据和取出数据都使用“字符串类型的key”,编写这些key时,编辑器没有智能提示,需要手敲

dict[@"name"] = @"Jack";

NSString *name = dict[@"name"];

手敲字符串key,key容易写错

Key如果写错了,编译器不会有任何警告和报错,造成设错数据或者取错数据

2,使用模型的好处

所谓模型,其实就是数据模型,专门用来存放数据的对象,用它来表示数据会更加专业。

模型设置数据和取出数据都是通过它的属性,属性名如果写错了,编译器会马上报错,因此,保证了数据的正确性。

使用模型访问属性时,编译器会提供一系列的提示,提高编码效率。

app.name = @"Jack";

NSString *name = app.name;

二,字典转模型的过程最好封装在模型内部

1,模型应该提供一个可以传入字典参数的构造方法

- (instancetype)initWithDict:(NSDictionary *)dict;

+ (instancetype)xxxWithDict:(NSDictionary *)dict;

2,instancetype在类型表示上,跟id一样,可以表示任何对象类型。

instancetype只能用在返回值类型上,不能像id一样用在参数类型上。

instancetypeid多一个好处:编译器会检测instancetype的真实类型。

【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】(Matlab代码实现)》的技术文档,核心内容是基于IEEE 14节点电力系统模型,利用Matlab实现碳排放流的精确计算方法。该方法通过建立电力系统中各节点的功率流动与碳排放之间的映射关系,实现对电能传输过程中碳足迹的追踪与量化分析,属于电力系统低碳调度与碳流管理领域的关键技术。文中强调“顶级EI完美复现”,表明其算法和仿真结果具有较高的学术严谨性和可重复性,适用于科研验证与教学演示。; 适合人群:电力系统、能源与动力工程、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员以及从事电力系统低碳化、碳排放核算工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统碳排放流理论的学习与仿真验证;②支撑含新能源接入的电力系统低碳调度、碳交易、绿色电力溯源等课题的研究;③为撰写高水平学术论文(如EI/SCI期刊)提供可靠的代码基础和技术参考。; 阅读建议:读者应具备电力系统分析、Matlab编程的基础知识,建议结合电力系统潮流计算、节点导纳矩阵等前置知识进行学习,并通过调整系统参数和运行方式,深入理解碳排放流的分布规律与影响因素。
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