20、响应式编程与Objective - C和Swift互操作性详解

响应式编程与Objective - C和Swift互操作性详解

1. 响应式编程基础

响应式编程是一种发布特定状态变化的概念,这样应用程序就能自动更新自身。任何事件、网络请求、资源或一般的工作片段都可以表示为一个响应式流,该流会发出关于这些资源的变化。

流与迭代器本质上相似,但流是主动推送变化,而迭代器需要主动拉取。许多框架为Swift开发者提供了响应式功能,常见的有Combine、RxSwift和ReactiveSwift。其中,Combine是苹果在2020年全球开发者大会(WWDC)上推出的响应式框架。

这些框架的一个强大功能是可以使用如 zip combineLatest merge 等操作符将多个发布者组合成其他发布者。此外,还可以使用 flatMap map debounce 等强大操作符,还有 retry throttle 等操作符等待探索。

响应式编程是一种工具,你可以根据具体用例在应用中广泛使用或按需使用。虽然相关内容可能侧重于SwiftUI,但这些知识也能轻松应用于基于UIKit的应用中。

2. Objective - C和Swift互操作性

在开发中,Objective - C仍然在许多遗留代码库和长期生产的应用中被大量使用,而且大多数第三方SDK也为了兼容性以Objective - C提供。因此,了解Objective - C与Swift

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础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效率,为后续的电能治理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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