9、RxSwift 过滤与转换操作符实战

RxSwift 过滤与转换操作符实战

1. 授权检查与 UI 更新

可以使用之前实现的 alert(title:description:) 来显示警告框。若按要求实现该方法,当用户点击警告框按钮时,对应的 Observable 会完成,进而释放该 Observable 并隐藏警告框,最终触发 onCompleted 代码,弹出照片控制器。

若要尝试此新功能,可按以下步骤操作:
1. 打开模拟器中的 Settings 应用。
2. 滚动到页面底部,点击 Combinestagram
3. 将 Photos access 设置为 Never
4. 再次运行应用,点击 + 按钮,触发检查当前访问授权、调用 requestAuthorization(_:) 并最终在屏幕上弹出警告框的完整流程。

2. 基于时间的过滤操作符

时间相关的操作符会使用 Scheduler ,在以下示例中,使用 MainScheduler.instance ,它会在应用的主线程上运行代码。下面介绍两个基于时间的过滤操作示例。

2.1 给定时间间隔后完成订阅

当前,如果用户拒绝访问其照片库,会看到 No access

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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