16、Core Data 基础编程指南

Core Data 基础编程指南

1. 前期操作与问题处理

在“搜索”类别中,你会看到一系列编号的谓词绑定。逐个打开这些绑定,直到找到“depiction”的绑定,然后停用该绑定。不过,如果你使用的是 Leopard 系统,上述操作可能无法正常工作。在包含 8 个谓词(最后一个为空,可按需添加新谓词)的列表中,关闭 Predicate5(包含“depiction”属性的搜索谓词绑定)的复选框,实际上会删除 Predicate7,这显然是 Interface Builder 的一个 bug。你可以通过删除最后三个谓词,然后重新添加最后两个谓词来解决这个问题。但就目前而言,仅删除最后三个谓词,暂不重新添加最后两个谓词就足够了。

通过定义模型、将实体拖入 Interface Builder,然后在 GUI 中调整和替换一些控件,你已经制作出了一个外观很酷的应用程序。这充分展示了 Cocoa 一直以来支持的可视化编程模型,近年来随着 Cocoa Bindings 和 Core Data 的加入,这种编程模型变得更加完善。当然,这些功能的背后是各种框架和 API,它们使得在 Xcode 和 Interface Builder 中实现这些“神奇”功能成为可能。有时候,你可能需要通过代码来访问 Core Data 的功能。

2. 探索模板代码

创建 MythBase 项目时,会自动生成一个名为 MythBase_AppDelegate 的应用程序委托类。这个类负责从应用程序中的 Core Data 模型文件加载模型信息,打开 Core Data 读写模型对象的磁盘存储,如果存储不存在则创建它。最后,它通过 NSManagedObjectContext 提供对数据存储的访

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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