4、Swift 编程基础入门指南

Swift 编程基础入门指南

1. 引言

在编程的世界里,Swift 和 Objective - C 是开发中常用的两种语言,它们为开发者提供了实现各种功能的工具。大多数开发中遇到的问题并非是像“for”循环这样的语法问题,而是如何选择合适的 Cocoa Touch 方法来实现所需的行为,以及如何对这些方法进行配置。开发者可以根据自己的喜好选择使用 Swift 或 Objective - C。

2. 基本 Swift 语法

为了让大家熟悉 Swift 语言,下面将介绍一些基本的 Swift 语法概念,并与对应的 Objective - C 代码进行对比。

2.1 调用方法(Hello World)
  • Objective - C :在控制台打印“Hello World”,使用 NSLog() 方法。
NSLog(@"Hello World");
  • Swift :使用 print() 方法,它与 C 和 Java 中的打印方法类似。
print("Hello World")

两者的主要区别如下:
| 对比项 | Objective - C | Swift |
| ---- | ---- | ---- |

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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