6、深入探索Objective - C基础API

深入探索Objective - C基础API

在Objective - C编程中,基础API为开发者提供了强大而丰富的功能。下面将详细介绍字符串处理、数字封装、数据对象以及集合类等方面的内容。

1. 字符串替换与可变/不可变字符串

在Objective - C中,字符串有可变和不可变之分。例如:

NSMutableString *aMutableString = [NSMutableString stringWithString:@"abcdefghijk"];
[aMutableString replaceOccurrencesOfString:@"ABC"
    withString:@"XYZ"
    options: NSCaseInsensitiveSearch
    range:NSMakeRange(0, aMutableString.length)]; 
// 此时字符串变为 "XYZefghijk"

不可变字符串替换时会创建新的字符串实例,速度快但占用额外内存;可变字符串替换则是直接在原字符串上修改,速度慢但无需额外内存。这种可变与不可变的区别,体现了计算机科学中速度与空间的经典权衡。

2. 数字封装类NSNumber

像许多现代编程语言一样,Objective - C为数字基本类型提供了封装类NSNumber。它可以封装各种整数、浮点数和布尔值。创建NSNumber实例有传统的分配初始化方法和便捷方法,便捷方法遵循 numberWithType: 的模式,例如:
-

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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