17、iOS开发:视图控制器重构与属性展示

iOS视图控制器重构与属性展示

iOS开发:视图控制器重构与属性展示

在iOS开发中,对视图控制器进行重构以及处理各种属性的展示是非常重要的环节。下面将详细介绍如何进行视图控制器的重构,以及如何实现Power视图和展示获取的属性。

1. 重构细节视图控制器

在处理新的托管对象展示和编辑时,有两种选择。一种是创建一个新的表格视图控制器类专门处理Power实体的展示,但这并非最优雅的解决方案。另一种更好的方式是将HeroDetailController重构为更通用的ManagedObjectController,后续可以用这个重构后的控制器来实现Hero实体获取属性的视图。

1.1 重命名配置类

由于要重命名控制器类,所以也需要重命名配置类。具体操作步骤如下:
1. 打开HeroDetailConfiguration.h文件,在编辑器面板中高亮显示类名。
2. 选择“Edit ➤ Refactor ➤ Rename”菜单,将类重命名为ManagedObjectConfiguration。
3. 点击“Preview”,查看Xcode所做的更改,这些更改应包括接口和实现文件,以及HeroDetailController中的引用。
4. 确认无误后,点击“Save”保存更改。

同时,需要对代码进行修改。在ManagedObjectConfiguration的init方法中,原本加载配置属性列表的代码如下:

NSURL *plistURL = [[NSBundle mainBundle] URLForResource:@"ManagedObjectConfigu
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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