7、Swift 游戏开发:方法运用与飞球实现

Swift 游戏开发:方法运用与飞球实现

1. 方法基础

在编程中,方法和函数是组织代码的重要工具。方法和函数有多种类型,有些有参数,有些没有;有些有返回值,有些则没有。

例如, UIColor.blackColor() 方法没有参数且返回一个颜色值,而 print() 函数需要一个字符串参数且没有返回值。数学函数 f(x)=x² 可以用 Swift 写成如下形式:

func square(x : Int) -> Int {
    return x*x
}

调用 square(10) 后,变量 sx 会得到值 100。这里, return 关键字用于返回函数的结果,并且一旦执行 return ,函数内后续的指令将不再执行。

func square(x : Int) -> Int {
    return 12
    var tmp = 45
}

在这个例子中, var tmp = 45 永远不会被执行。

再看 squareRoot 函数:

func squareRoot(x : Int) 
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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