15、向应用添加 Core Data 实现数据持久化

向应用添加 Core Data 实现数据持久化

1. 应用所需模型与关系

MustC 应用需要两个模型:家庭成员模型和电影模型。在定义模型时,还可以定义它们之间的关系。对于 MustC 应用的模型,应定义一种将多部电影与单个家庭成员关联起来的关系。

2. 创建模型

为了让 Core Data 理解应用使用的模型,必须在 Xcode 的模型编辑器中定义它们。以下是创建模型的步骤:
1. 创建一个新的模型文件:在 Xcode 中创建新文件,从文件模板选择屏幕中选择“Data Model”。
2. 命名模型文件:将模型文件命名为 MustC,此时项目中会包含一个名为 MustC.xcdatamodeld 的文件。
3. 打开模型编辑器:打开 MustC.xcdatamodeld 文件进入模型编辑器。
4. 添加实体:在编辑器左下角找到“Add Entity”按钮,点击添加一个新实体,命名为 FamilyMember。
5. 添加属性:点击 FamilyMember 实体,在空属性列表底部点击加号(+)图标,添加一个名为 name 的新属性,确保选择 String 作为该属性的类型。
6. 配置属性:点击新属性,在右侧侧边栏选择第四个标签打开数据模型检查器。取消勾选“Optional”复选框,因为不希望存储没有名字的家庭成员。其他属性选项如验证、默认值和 Spotlight 索引等,目前保持默认设置。

创建 FamilyMember 实体的流程图如下:

graph LR
    A[创建新文件] --> B[选择 D
【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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