12、Swift 中可用类型的理解与应用

Swift 中可用类型的理解与应用

1. 理解值类型

在 Swift 里,值类型有着独特的特性。当你在控制台看到错误提示,说 pet let 常量,不允许更改其名称时,可通过如下方式将 pet 转为变量:

func printName(for pet: Pet) {
    var pet = pet
    print(pet.name)
    pet.name = "Jesse"
}

运行 playground 后,仔细查看控制台会发现,第二次打印时 pet 的名称并未改变。这体现了值类型的一个关键特性:传递的是对象的副本,而非内存地址的引用。这就解释了为何不能更改赋值给常量的值类型的属性,因为更改属性会改变值类型的值,进而改变常量的值。当把 dog 传递给 printName 函数时,传递的是 Pet 实例的副本,所以对该实例所做的任何更改仅在 printName 函数内部有效,不会应用到 dog 上。

值类型的这种行为使其使用起来极为安全,因为其他对象或函数很难对值类型进行意外更改。而且,若将某个东西定义为常量,它就真的是常量。值类型的另一个特点是通常速度快且轻量级,因为它们可以存在于栈上,而引用类型存在于堆上。

2. 理解结构体(Structs)

结构体在定义

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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