34、故事板与iPad特定视图控制器开发

故事板与iPad特定视图控制器开发

1. 使用KVC传递数据

在开发过程中,我们有时会使用键值编码(KVC)来设置属性,而不是直接设置委托。使用KVC的好处之一是,它使我们无需了解其他类接口的具体细节,从而降低代码的耦合度。例如,当我们想要调用一个方法时,如果直接调用,就需要声明一个包含该方法的接口,并将目标变量转换为实现该方法的类型。而使用KVC,我们的代码不需要了解 setDelegate: 方法的任何信息(除了接收者能响应它),因此不需要声明接口。

以下是使用KVC传递选择信息的代码示例:

if ([destination respondsToSelector:@selector(setSelection:)]) {
    // prepare selection info
    NSIndexPath *indexPath = [self.tableView indexPathForCell:sender];
    id object = [self.tasks objectAtIndex:indexPath.row];
    NSDictionary *selection = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
                               indexPath, @"indexPath",
                               object, @"object",
                               nil];
    [destination
【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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