iOS应用性能调优的25个建议和技巧(21)

本文探讨了多种数据存储方案,包括NSUserDefaults、XML、JSON、plist、NSCoding存档、SQLite和Core Data等,并对比了它们的特点及适用场景,推荐了在大数据量存储时的最佳实践。

21.选择正确的数据存储选项


当存储大块数据时你会怎么做?

你有很多选择,比如:

·      使用`NSUerDefaults`

·      使用XML,JSON,或者 plist

·      使用NSCoding存档

·      使用类似SQLite的本地SQL数据库

·      使用 CoreData

NSUserDefaults的问题是什么?虽然它很nice也很便捷,但是它只适用于小数据,比如一些简单的布尔型的设置选项,再大点你就要考虑其它方式了

XML这种结构化档案呢?总体来说,你需要读取整个文件到内存里去解析,这样是很不经济的。使用SAX又是一个很麻烦的事情。

NSCoding?不幸的是,它也需要读写文件,所以也有以上问题。

在这种应用场景下,使用SQLite或者 Core Data比较好。使用这些技术你用特定的查询语句就能只加载你需要的对象。

在性能层面来讲,SQLiteCore Data是很相似的。他们的不同在于具体使用方法。Core Data代表一个对象的graph model,但SQLite就是一个DBMSApple在一般情况下建议使用Core Data,但是如果你有理由不使用它,那么就去使用更加底层的SQLite吧。

如果你使用SQLite,你可以用FMDB(https://GitHub.com/ccgus/fmdb)这个库来简化SQLite的操作,这样你就不用花很多经历了解SQLiteC API了。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种化与估计方法拓展研究思路。
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