键值编码 Key-Value Coding Programming Guide---2

本文详细介绍了在Objective-C中实现KVC(Key-Value Coding)规范的要求,包括如何正确实现不同类型的属性(如单一值、索引的多值、无序多值等),以及如何处理标量和结构支持、集合操作符等内容。

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15,确保KVC承诺:

16,如果属性是单一值:

1)实现-<Key> -is<Key>或有实例变量: <key>_<key>

2)如果属性是可变的,还应该实现-set<Key>

3)-set<key>不应该执行验证。

4)应该实现-validate<Key>:error: 如果验证适合键。

17,索引为多值:

对索引的多值属性:

1)实现 -<key>

2)或者有实例变量 <key>_<key>

3)或者实现-countOf<key>-objectIn<Key>AtIndex: -<key>AtIndexes:中的一个

4)可选地,你可以实现-get<Key>:range:来提升性能。

 

对可变的索引有序的多值属性,KVC承诺要求你的类

1)实现 &ndash;insertObject:in<Key>AtIndex-insert<Key>:atIndexes:中的一个

2)实现 &ndash;removeObjectFrom<Key>AtIndex:  &ndash;remove<Key>AtIndexes中的一个。

3)可选地,你可以实现-replaceObjectIn<Key>AtIndex:withObject-replace<Key>AtIndexes:with<Key>来提升性能。

 

18,无序多值属性:

对无序多值属性:

1)实现-<key>

2)或有实例变量:<key> or _<key>

3)或实现-countOf<Key>, -enumeratorOf<Key>, and -memberOf<Key>:.

For a mutable unordered to-many relationship, KVC compliance requires that your class also

对可变无序多值属性:

1)实现后面2个方法中的一个: -add<Key>Object: or -add<Key>:.

2)实现后面2个方法中的一个 -remove<Key>Object: or -remove<Key>:.

3)可选的,你可以实现 -intersect<Key>: and -set<Key>: 来提升性能。

 

19,标量和结构支持:

默认的实现valueForKey:setValue:forKey:会自动包装非对象类型,包括标量和结构类型。

一旦valueForKey:已经决定了特定的访问方法或实例变量,它会检查返回类型,如果不是对象,NSNumberNSValue对象被创建并包装非对象值。

类似的,setValue:forKey 会自动将NSValueNSNumber对象的xxxValue取出并赋值给属性。

 

20,处理nil值:setValue:forKey 如果设置nil值给一个非对象属性,接收者发送一个setNilValueForKey消息,默认这会引起一个NSValidArgumentException异常。子类化可以重载该行为。

 

21,包装和解包装标量值:

 

22,集合操作符:

keypathToCollection.@collectionOperator.keypathToProperty

所有的集合操作符,除了@count,都要求一个keyPath在操作符的右侧。

1@avg

2@count

3@max:取最大值,如果参与比较的值是nil,则忽略该值。

4@min:同样忽略nil

5@sum:同样忽略nil

 

23,对象操作符:

1@distinctUnionOfObjects:例子:返回

NSArray *payees = [transactions valueForKeyPath:@"@distinctUnionOfObjects.payee"];

2)@unionOfObject:

重要提示:这2个操作符 如果任意的叶对象值为nil,则引起异常。

 

24,数组和设置操作符:

首先准备数组:

// Create the array that contains additional arrays.

self.arrayOfTransactionsArray = [NSMutableArray array];

// Add the array of objects used in the above examples.

[arrayOfTransactionsArray addObject:transactions];

// Add a second array of objects; this array contains alternate values.

[arrayOfTransactionsArrays addObject:moreTransactions];

 

1@distinctUnionOfArrays:返回一个数组,包含distinct对象,如:

NSArray *payees = [arrayOfTransactionsArrays valueForKeyPath:@"@distinctUnionOfArrays.payee"];

 

2)unionOfArrays:

3)distinctUnionOfSets:

 

25,访问器搜索实现细节:

26,访问器搜索简单属性的格式:

27setValue:forKey:的搜索格式:

1)首先查找访问方法 set<Key>:

2) 如果没找到,如果接收者的类方法accessInstanceVariablesDirectly返回YES,接收者搜索实例变量_<key>, is<Key> <key>is<key>,按照这个顺序查找

3)如果找到了,则使用其来设置值。

4)如果没有找到,调用setValue:forUndfinedKey:

 

28valueForKey:的默认搜索格式:

1)按顺序搜索接收者的访问方法 get<Key> <key> is<Key>。如果找到,则被调用。

2)否则,搜索接收者的方法countOf<key> objectIn<Key>AtIndex:  <key>AtIndexes:  如果countOf<Key>方法和至少另外两个可能的方法中找到任意一个,一个集合代理对象响应所有NSArray方法 被返回。

3)否则,超找接收这的countOf<key>enumeratorOf<key>memberOf<Key>。如果3个方法都被找到,一个集合代理对象响应所有的NSSet方法 被返回。

4)否则,如果接收者的类方法accessInstanceVariablesDirectlyYES,接收者的类搜索实例变量 _<ke

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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