26、深入理解Objective - C中的块与并发编程

深入理解Objective - C中的块与并发编程

1. 块(Blocks)基础

块是Objective - C中的一种强大特性,它允许你创建可传递的代码片段。下面是一个简单的对数组进行排序的示例:

NSArray *array = [NSArray arrayWithObjects:
                  @"Amir", @"Mishal", @"Irrum", @"Adam", nil];
NSLog(@"Unsorted Array %@", array);
NSArray *sortedArray = [array sortedArrayUsingComparator:^(NSString
                                                           *object1, NSString *object2) {
    return [object1 compare:object2];
}];
NSLog(@"Sorted Array %@", sortedArray);

在这个示例中,我们创建了一个块作为比较器来对数组进行排序。创建块后,我们可以将其设置并使用,无需过多关注其内部实现细节。

1.1 使用typedef简化块的定义

长的块定义语句可能会让人感到困惑,并且容易出错。 typedef 可以帮助我们简化块的定义。例如:

typedef double (^MKSampl
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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