12、Objective-C 高级特性与数据收集示例详解

Objective-C 高级特性与数据收集示例详解

1. 减少项目类数量的意义

减少项目中的类数量是一种有效的优化方式。更少的代码意味着更易于理解,易于理解的代码更便于改进,而改进后的软件能让用户更满意。

2. 动态消息传递

2.1 选择器(Selector)

Objective - C 是一种动态语言,允许将方法名(技术上称为消息名)存储为变量,并在不同对象之间传递。在 Objective - C 中,方法名的术语是选择器(Selector),它是 SEL 值类型。可以使用 @selector() 语法或 NSSelectorFromString() 函数来创建选择器。

SEL homeSelector = @selector( loadHomeScreen: );
NSString* selectorName = @"loadPreviewScreen:";
SEL previewSelector    = NSSelectorFromString( selectorName );

选择器与 C 语言中的函数指针概念类似,但更灵活,因为它们不与特定的类或函数实现绑定。选择器必须包含完整的方法名,但不包含类型信息。例如:

- (NSComparisonResult) compare: (NSString *)string
                       opt
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值