Foundation 框架1

本文深入探讨了iOS应用程序开发的基础框架Foundation,详细介绍了基础类如NSObject、NSNumber、NSString及其常用结构体如NSRange、NSPoint、NSSize、NSRect,并阐述了基本的Protocols和类。文章还提供了Foundation框架中常用结构体的用法示例,帮助开发者快速掌握iOS开发的核心技术和实践。




1.Foundation 框架

     foundation是IOS应用程序开发的基础,常用的框架有80多个,而 foundation 是他们所有的基础,提供了许多基本的对象类和数据类型,比如数字,字符串,数组,集合,字典,处理日期时间,自动化内存管理,文件,归档,处理几何数据结构等。它为所有应用程序提供基本的数据服务,foundation和界面无关,其前缀为NS 。

Foundation包含了几种设计模式和机制,以遍设计出更健壮和高效的Objective-C程序。


2.基本的Protocols (类似于Java中的接口。明显的区别是,Protocols中允许可选实现方法。

   我下面写的“采纳”类似于Java中的实现。

   (1)NSObject ,值得注意的是它的名字跟NSObject类同名。

     采纳了这个协议的类,就可以被查询它们的类和父类,可以跟其他对象比较。

   (2)NSCoding,采纳了这个协议的类可以被编码和解码。

   (3)NSCoping,这个协议只定义了一个方法,copyWithZone:,如果一个类支持对象拷贝那么就需要采纳这个协议。


3.基本的类

   (1)NSObject ,NSObject类是Objective-C类继承体系中的根类。

NSObject类采纳了NSObject协议。

  (2)NSNumber ,它是用于处理基本数据类型的工具类,是NSValue的子类。

  它为标量提供了面向对象的封装和指针。值得注意的事,从NSNumber中取出的值

应该与存储的值保持一致。NSNumber会尝试将存储的值动态转换为所需要的值。

  (3) NSString ,对应与Java中的String类。保存的事Unicode字符。

 跟Java中的一样,NSString实例是不可变得。如果需要修改字符串,

你可以先创建一个NSMutableString(类似Java中的StirngBuilder)然后进行修改。

   关于NSString的其他操作,我会放到其他的文章中。

 (4)NSArray和NSSet,NSMutableArray,

    基本对应于Java中的(Array,Set,List)

 (5)NSDictionary和NSMutableDictionary。

 NSMutableDictionary类似于Java中的Map。NSDictionary则是不可变得Map。

  测试实例如下:

4.Foundation框架中常用的结构体:

NSRange、NSPoint/CGPoint、NSSize/CGSize、NSRect/CGRect

(1) 一般结构体的用法如下:

    // 定义结构体struct Date { int year; int month; int day; }; 

// 依次按照结构体顺序为结构体赋值struct Date date = {2014,3,20};

// 不按结构体顺序为结构体赋值struct Date date2 = {.year=2014, .day=20, .month=3};

(2) NSRange结构体:用来描述范围

查看官方定义的NSRange

// 用于查看范围typedefstruct _NSRange { NSUInteger location;

// 起始位置 NSUInteger length; 

// 长度} NSRange;

// NSUInteger 类型为无符号类型,可以简单理解为表示正整数的类型,在NSLog输出时用ld

NSRange的简单说明和用法

    // 比如想查看字符串"I like oc"中的like在整个字符串中的范围,有三种实现方式:

// 字符串总的起始位置为0空格也要计算,那么love的起始位置为2,当然love的长度为4 

// 下面两种实现都是使用为NSRange结构体赋值的方式来实现 NSRange r1 = {2,4};

// 不推荐使用 NSRange r2= {.location =2, .length = 4}; 

// 不推荐使用

// 第三种实现方式是调用NSMakeRange()函数来实现 NSRange r3 = NSMakeRange(2,4); 

// 推荐使用

查找NSString类对象中某些字符在整个类对象中的NSRange

// 比如想查看字符串"I like oc"中的like在整个字符串中的范围 NSString*str =@"I like oc";

// NSString类的分类已经对这种需求做了实现 因此可以直接调用类方法来实现 NSRange range= [str rangeOfString:@"like"];

// 打印的NSRange结构体中的变量由于都是NSUInteger类型 因此在输出时用ld NSLog(@"location = %ld, length = %ld",range.location,rang.length);

注意:如果没有找到要查找的值NSRange中的length = 0, location = NSNotFound,其中NSNotFound如果以NSLog(@"%d",NSNotFound); 输出一长串 

   数字;而如果以 NSLog(@"%d",NSNotFound); 输出的就是 -1

(3)NSPoint结构体:通过一个点坐标来标识元素位置

官方定义的NSPoint

    // 设置 double 类型的别名为 CGFLOAT_TYPE # define CGFLOAT_TYPEdouble 

// 定义CGFloat类型为double类型 typedef CGFLOAT_TYPE CGFloat;

// 定义CGPoint结构体struct CGPoint { CGFloat x; CGFloat y; };

// 定义CGPoint结构体为CGPoint类型 typedefstruct CGPoint CGPoint; 

// 设置结构体CGPoint = NSPoint typedef CGPoint NSPoint;


总结:可以看出CGPoint = NSPoint 本质都是结构体,里面包含了两个double类型来描述一个点

NSPoint的一般用法

   // 同一个点的两种表现方式 CGPoint point = NSMakePoint(20,20);

// 不常用 NSPoint point2 = CGPointMake(20,20);// 常用

// CGPointZero == CGPointMake(0,0);

(3)NSSize结构体:描述元素的尺寸(宽和高),定义和NSPoint类似不再赘述,一般用法为:

    CGSize size = NSMakeSize(20,40); NSSize size2 = CGSizeMake(40,20);// 常用

(4)CGRect结构体:用于描述元素的位置(CGPoint)和尺寸(CGSize),因此可以说CGRect是描述了一个在手机屏幕上的矩形

官方定义的CGRect

struct CGRect { CGPoint origin;   // 描述元素位置坐标 CGSize size;    // 描述元素尺寸};

typedefstruct CGRect CGRect;

一般用法

 // 描述一个坐标位置为(20,20)宽高分别为50和100的元素 CGRect rect = CGRectMake(20,20,50,100);

// 常用 NSRect rect2= NSMakeRect(20,20,50,100);

其他用法

CGRectZero == CGRectMake(0,0,0,0);

CGSizeZero == CGSizeMake(0,0);

CGPointZero == CGPointMake(0,0);

// 第一种写法:坐标为(20,20)宽高分别为50和100 CGRect rect = {{20,50},{50,100}};

// 第二种写法:坐标为(20,20)宽高分别为50和100 NSPoint point = CGPointMake(20,20); NSSize size= CGSizeMake(50,100); CGRect rect2= {point,size};

// 第三种写法:坐标为(0,0)宽高分别为50和100 CGRect rect3 = {CGPointZero,CGSizeMake(50,100)};

(5)模拟函数CGRectMake的实现过程     

//模拟CGRectMake方法的实现CGRect CGRectMake2(CGFloat x, CGFloat y, CGFloat width, CGFloat height){ 

// 定义一个CGRect类型的结构体rect CGRect rect;// 为结构体内部坐标x/y赋值 rect.origin.x = x; rect.origin.y = y;

// 为结构体内部迟钝坐标width/height赋值 rect.size.width = width; rect.size.height = height; return rect;}

// 依照这一逻辑:CGPointMake函数、CGSizeMake函数都可以模拟实现

5.如何快速查看结构体中的值

第一种方式:从结构体中将值依次取出来

NSRect rect = CGRectMake(20, 20, 50, 100);

 NSLog(@"x = %f, y = %f, width = %f, height = %f",rect.origin.x, rect.origin.y , rect.size.width, rect.size.height);  

// 这里的. 不是get方法只是单纯的从结构体中获取值而已

第二种方式:将结构体直接转换为字符串后打印

NSRect rect = CGRectMake(20,20,50,100);

// 先将结构体转换称为字符串 NSString *strRect = NSStringFromRect(rect);

// 直接打印转换后的字符串 NSLog(@"%@",strRect);

// NSSize/NSPoint这两种结构体NSStirng也提供了类似的方法

6.结构体比较常用的函数

结构体常用函数是在CoreGraphics.framework框架下面,因此需要先添加框架




较常用的方法

// 1.判断两个点的位置是否相等 BOOL pointIsEqual = CGPointEqualToPoint(CGPointMake(50,100), CGPointMake(100,50)); NSLog(@"%d",pointIsEqual);

// 2.判断尺寸大小是否相等 BOOL sizeIsEqual = CGSizeEqualToSize(CGSizeMake(50,100), CGSizeMake(50,100)); NSLog(@"%d",sizeIsEqual);

// 第一种写法:坐标为(20,20)宽高分别为50和100 CGRect rect1 = {{20,50},{50,100}}; 

// 第二种写法:坐标为(20,20)宽高分别为50和100 NSPoint point = CGPointMake(20,20); NSSize size= CGSizeMake(50,100); CGRect rect2= {point,size}; 

// 3.判断两个矩形是否相等 BOOL rectIsEqual = CGRectEqualToRect(rect1, rect2); NSLog(@"%d",rectIsEqual); 

// 4.判断一个点是否在矩形上面 BOOL isContent = CGRectContainsPoint(rect1, CGPointMake(20,50)); NSLog(@"%d",isContent);



【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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