2、RxSwift 入门:响应式编程全解析

RxSwift 入门:响应式编程全解析

1. 响应式系统概述

响应式系统是一个较为抽象的术语,涵盖了具备以下大部分或全部特性的 Web 或 iOS 应用:
- 响应性 :始终保持用户界面(UI)为最新状态,以反映应用的最新状态。
- 弹性 :代码能够处理不同的工作负载,常实现如惰性拉取驱动的数据集合、事件节流和资源共享等功能。
- 消息驱动 :组件使用基于消息的通信方式,以提高可重用性和隔离性,解耦类的生命周期和实现。
- 恢复能力 :每个行为都是独立定义的,并提供灵活的错误恢复机制。

2. RxSwift 的基础

响应式编程并非新概念,它已经存在了相当长的时间,但在过去十年中,其核心概念又重新受到关注。在此期间,Web 应用变得更加复杂,面临着管理复杂异步 UI 的问题。在服务器端,响应式系统已成为必需品。

微软的一个团队承担起解决本章所讨论的异步、可扩展、实时应用开发问题的挑战。他们独立于公司的核心团队开发了一个库,并在 2009 年左右推出了一个名为 .NET 响应式扩展(Rx)的新客户端和服务器端框架。它最初是 .NET 3.5 的可安装插件,后来成为 .NET 4.0 的内置核心库。自 2012 年以来,Rx 成为开源组件。开源代码使得其他语言和平台能够重新实现相同的功能,从而使 Rx 成为跨平台标准。

如今,有 RxJS、RxKotlin、Rx.NET、RxScala、RxSwift 等多种库。所有这些库都基于响应式扩展标准,努力实现相

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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