runtime-class_addMethod\objc_msgSend\NSInvocation

本文介绍如何使用Objective-C运行时API动态地为类添加方法,并通过两种方式调用这些方法:直接发送消息和使用NSInvocation。文章还提供了一个具体的例子来展示整个过程。
#import <objc/runtime.h>

#import <objc/message.h>


  TestClass *instance = [[TestClass alloc]init];
    //给testclass添加一个fun
    class_addMethod([TestClass class],@selector(ocMethodA::), (IMP)cfunctionA,"@@:@@");
    
    
    
    if ([instance respondsToSelector:@selector(ocMethodA::)]) {
        
        NSLog(@"Yes, instance respondsToSelector:@selector(ocMethodA::)");
        NSString *myString = @"我是一个OC的method,C函数实现";
        NSString *myString2 = @"-----我是第二个参数";
        
        
        //方法1
        objc_msgSend(instance, @selector(ocMethodA::),myString,myString2);
        
        
        //方法2
        SEL mySelector = @selector(ocMethodA::);
        NSMethodSignature * sig = [[TestClass class]  instanceMethodSignatureForSelector: mySelector];
        NSInvocation * myInvocation = [NSInvocation invocationWithMethodSignature: sig];
        [myInvocation setTarget: instance];//0
        [myInvocation setSelector: mySelector];//1
        [myInvocation setArgument: &myString atIndex: 2];
        [myInvocation setArgument: &myString2 atIndex: 3];
        NSString* result = nil;
        [myInvocation retainArguments];
        [myInvocation invoke];
        [myInvocation getReturnValue: &result];
        NSLog(@"The NSInvocation invoke string is: %@", result);
        
    }
    else
    {
        
        NSLog(@"Sorry");
        
    }

NSString* cfunctionA(id self, SEL _cmd, NSString *str, NSString *str1) {
    
    NSLog(@"%@%@", str,str1);
    
    return @"结果返回";//随便返回个值
    
}



 




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的优化提供依据。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、博士研究生和相关领域研发人员。; 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优化决策模型。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调整用电行为。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)购电组合优化,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)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(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和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和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优化;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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