13、自定义管理对象开发指南

自定义管理对象开发指南

在开发过程中,自定义管理对象能够为我们带来更多的灵活性和功能。接下来,我们将详细介绍如何创建自定义的管理对象,包括创建类、调整头文件、设置默认值、进行属性验证以及实现虚拟访问器等方面。

创建Hero类

创建自定义的 NSManagedObject 子类可以让我们添加自定义验证和默认值,还能使用属性而非键值编码,使代码更易读,并在编译时进行额外检查。以下是创建 Hero 类的具体步骤:
1. 在Xcode的“Groups & Files”面板中,单击“Classes”文件夹。若数据模型编辑器未显示在编辑面板中,再次单击当前版本的数据模型,然后选择“Classes”文件夹。接着,在图表面板的任意位置单击。
2. 从“File”菜单中选择“New File…”,或按下快捷键 ⌘N 。当新文件助手弹出时,在左侧面板的“iPhone OS”标题下选择“Cocoa Touch Class”,然后在右上角面板中找到“Managed Object Class”图标(该模板仅在编辑面板当前显示Core Data数据模型且为活动面板时可用),选择它并点击“Next”按钮。
3. 此时会弹出一个对话框,该对话框只询问生成文件的存放位置,而不询问文件名,它会根据实体名称自动命名子类。再次点击“Next”按钮。
4. 接下来的对话框会列出活动数据模型中的所有实体。由于我们只有一个实体,列表较短。确保选中“Hero”实体,并勾选“Generate accessors”和“Generate Obj - C 2.0 Properties”,这将使Xcode为所有属性自动创

【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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