25、探索Objective - C:从基础到应用

探索Objective - C:从基础到应用

1. Objective - C 简介

Objective - C 是 C 语言的超集,是许多具有 OS X 或 iOS 外观和感觉的应用程序所使用的语言。它结合了流行的 C 语言和优雅的 Smalltalk 语言,由 Brad Cox 在 20 世纪 80 年代初发明。NeXT 公司在其操作系统中采用了 Objective - C 开发了 NextSTEP 工具包,后来苹果收购 NeXT 后将 NextSTEP 重命名为 Cocoa 并推广给更广泛的开发者。尽管其起源较早,但 Objective - C 和 Cocoa 一直在不断更新和增强,如今是编写优秀 iOS 应用的关键。

1.1 学习前提

在学习 Objective - C 之前,建议具备 C 类编程语言(如 C++、Java 或 C)的基本经验,熟悉变量、方法、函数以及程序流程控制(如条件语句和循环)。如果来自非 C 语言背景,可参考相关资料进行基础补充。

1.2 准备工作

开发 OS X 和 iOS 应用需要使用苹果的 Xcode 开发环境。若未安装 Xcode,可按以下步骤操作:
1. 打开 Mac App Store:可点击 Dock 中的 App Store 图标,或在 Applications 文件夹中找到 App Store。
2. 搜索 Xcode:在 Mac App Store 的右上角搜索框中输入 Xcode 进行搜索;也可点击 Categories 再选择 Developer Tools,找到 Xcode。
3. 下载安装:点击 Xcode 的下载页面,点击 Free 然后 I

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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