[翻译]Swift编程语言——基础

基础

Swift是一个门用于iOS和OS X开发的新语言。但是,Swift的很多内容同C语言、OC语言相似。

Swift提供了C和OC语言的基础类型的自我版本,包括Int表示整型,Double和Float表示浮点数,Bool表示布尔值,String表示文字数据。Swift同时提供了两个强有力的主要的集合类型Array和Dictionary,具体见 集合类型(Collection Type)一章。

像C语言一样,Swift通过一个标识名称对变量进行存储和引用。Swift也广泛使用那种值不能修改的变量。那被称作常量,而且要比C语言中的更强大。在Swfit中使用常量的目的是利用他们不能被修改的特性做到代码的安全和简洁。

在常见的类型之外,Swift引入了OC语言没有的高级类型,比如元组。元组使得你可以创建和传递一组值。可以用元组从一个函数或者计算值中返回多个值。

Swift引入了可选类型的概念,用来处理值缺失的情况。可选类型意味着要不“这里有一个值,它等于x”要不“这里就根本没有值”。可选类型和在OC中使用的nil指针类似,不同之处是可选类型适用于任何类型,不仅仅限于类。可选类型比OC中的nil指针更加安全和含义丰富,它是Swift众多强大特性的核心。

从可选类型可以看得出来Swift是一门类型安全的语言。Swift会帮助你明确代码中可以操作的值的类型。如果你的一部分代码期望得到一个String类型的数据,那么类型安全机制就会阻止你错误的传递一个Int值。这个限制会让你在开发过程中更早的发现和确认错误。

常量和变量

常量和变量将一个名字(比如maximumNumberOfLoginAttempts 或者welcomeMessage)和一个特定类型的值(比如数字10或者字符串“Hello”)结合在一起。常量的值一旦设置后就不能被修改了,变量就没有这个限制。

声明常量和变量

常量和变量在使用前必须声明。使用let关键字声明一个常量,使用var关键字声明一个变量。下面一个例子展示了如何用常量和变量跟踪一个用户尝试登录的次数:

let​ ​maximumNumberOfLoginAttempts​ = ​10
​var​ ​currentLoginAttempt​ = ​0

这段代码可以这样解读:

“定义一个新的叫做maximumNumberOfLoginAttempts的常量,设置初始值为10。然后定义一个新的叫做currentLoginAttempt的变量,设置初始值为0”。

在这个例子中,允许尝试登录的最大次数被声明为一个常量,因为这个最大次数不会被修改。当前已经尝试登录的次数被声明为一个变量,因为这个值会在每次登录失败后加1.

你可以在一行内声明多个常量或者变量,用逗号分隔它们就行了:

var​ ​x​ = ​0.0​, ​y​ = ​0.0​, ​z​ = ​0.0

NOTE

如果存储一个不会被修改的值,通常用let关键字声明。存储的值需要被修改就使用变量声明。

类型标注

在声明一个常量或者变量时,可以提供类型标注,这样做是为了明确常量或者变量可以存储的值的类型。类型标注的写法是在常量或者变量名称后跟上一个冒号,再加一个空格,然后协商类型的名称。

下面的例子为变量welcomeMessage提供了一个类型标注,为的就是表明这个变量能够存储String类型的值:

​var​ ​welcomeMessage​: ​String

这里冒号的含义是“某某类型的某某”,所以上面的代码可以这样解读:

“声明了一个String类型的变量叫做welcomeMessage 。”

短语“Stirng类型的”意思是“能够存储任何String类型的值。”也就是“某种类型”的才能够被存储。

变量welcomeMessage 现在可以被设置为任意的字符串值而不会有错误:

​welcomeMessage​ = ​"Hello"

你可以在一行定义多个具有相同类型的变量,用逗号分隔名称,在最后一个变量名称后用一个类型标注就行了:

​var​ ​red​, ​green​, ​blue​: ​Double

NOTE

在实践中需要写类型标注的情况比较少。如果在常量或者变量定义的时候就给出了初始值,Swift能够推测出它们的类型,在 类型安全和类型推断(Type Safety and Type Inference)中有具体的描述。在上面 welcomeMessage 的例子中,因为没有提供初始值,所以welcomeMessage 变量用类型标注指定类型。

命名常量和变量

常量和变量的名字可以包含几乎任意的字符,包括Unicode字符:

​    let​ ​π​ = ​3.14159
    ​let​ ​你好​ = ​"你好世界"
    ​let​ ​
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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