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:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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