17、Core Data 基础:构建 MythBase 应用

Core Data 基础:构建 MythBase 应用

1. Core Data 简介

在之前的开发中,我们采用多种方式在视图对象中展示数据,从手动依据模型对象内容获取和设置值,到借助 Cocoa Bindings 让模型与视图对象间的数据自动同步,从而避免编写大量繁琐的控制器代码。现在,我们来学习 Core Data,这是一个强大的框架,能为模型对象赋予一套完整的内置功能。

Core Data 具备以下关键特性:
- 归档 :模型对象拥有将数据保存到磁盘并在后续重新加载的内置机制。
- 业务逻辑 :可赋予模型对象针对输入值做出响应的自定义行为。
- 验证 :每个模型对象能自动验证输入值。
- 撤销/重做支持 :Core Data 处理值的机制与 Mac OS X 的标准撤销功能相绑定,避免我们自行实现该常用功能。
- 与 Cocoa Bindings 集成 :结合 Cocoa 绑定,Core Data 利用通用控制器对象实现视图与模型的连接,减少繁琐的粘合代码。
- 持久化 :提供多种将对象持久化到磁盘的方式,实现对象状态在不同运行时的保存和加载。

这些特性为应用核心搭建了稳固的基础,我们可以使用 Core Data 构建 GUI 应用、命令行工具、游戏等各类软件系统。

2. 创建 MythBase 应用

我们将创建一个名为 MythBase 的 GU

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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