swift 的as , as?, as!

Swift类型转换详解
本文深入探讨了Swift中的类型转换机制,包括as、as?及as!操作符的使用方法及其区别,通过具体示例展示了如何在不同场景下进行类型转换,并强调了在使用强制类型转换时应注意的问题。

一.as 

   1,派生类转换基类。 
  2,消除二义性,数值类型转换      

        let age = 28 as Int
        let money = 20 as CGFloat
        let cost = (50 / 2) as Double                                                                                                     
 3,switch 语句中进行模式匹配

func separateStudentsAndTeacher (person:Person) {

    switch person {

    case   person as Students:

        print("是学生类,打印学生成绩单")

    case  person as Teacher:

        print("是教师类,打印教师工资单")

    default:

        break;

    }

}

二,as?

as? 和 as! 操作符的转换规则完全一样。但 as? 如果转换不成功的时候便会返回一个 nil 对象。成功的话返回可选类型值。由于 as? 在转换失败的时候也不会出现错误,所以对于如果能确保100%会成功的转换则可使用 as!,否则使用 as?

三,as!

向下转型(Downcasting)时使用。由于是强制类型转换,如果转换失败会报 runtime 运行错误。


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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