24、日期、时间、定时器与异步处理技术详解

日期、时间、定时器与异步处理技术详解

在软件开发中,日期、时间的处理以及异步操作是非常重要的部分。下面将详细介绍日期时间处理、定时器使用以及异步处理的相关知识和操作方法。

日期时间处理

在处理日期和时间时,我们常常需要进行日期的转换和计算。例如,我们要计算情人节前一周的日期。以下是实现该功能的代码:

#import <Foundation/Foundation.h>
int main (int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        NSString *dateString = @"02/14/2012";
        NSDateFormatter *df = [[NSDateFormatter alloc] init];
        df.dateFormat = @"MM/dd/yyyy";
        NSDate *valentinesDay = [df dateFromString:dateString];
        NSLog(@"Valentine's Day = %@", valentinesDay);

        NSDateComponents *weekBeforeDateComponents = [[NSDateComponents alloc] init];
        weekBeforeDateComponents.week = -1;
        NSDate *vDayShoppingDay = [[NSCalendar currentCalendar] dateB
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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