NSNotificationCenter

本文详细介绍了如何使用NSNotification进行通知注册、发起及接收,并演示了参数传递的过程。

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第一步:注册通知

NSNotificationCenter  在  init或在需要传值的里面注册这个通知,

/**
 *  addObserver:注册一个通知中心的接收者
 *  selector :接收该通知执行的方法,如果有参数,可理解为发起通知传递的参数
 *  name:通知的名字,也是通知的唯一标示,编译器就通过这个找到通知的。
 */

   [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(test:)   name:@“notifacation”object:nil];

第二步:发起通知

不传参数发起通知的写法:

[[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@"notifacation" object:nil];

一般在使用NSNotificationCenter的时候不使用参数,但是有些时候需要使用参数。

传递参数的写法:传递一个参数 searchFriendArray

[[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@"notifacation" object:searchFriendArray];

第三步:接收通知(接收通知传递的参数)

接收参数并获取传递的参数 

- (void) test:(NSNotification*) notification

{

    searchFriendArrary = [notification object];//通过这个获取到传递的对象

    //  do something........

}

   //在dealloc里面移除这个通知的注册: 

   [[NSNotificationCenter  defaultCenter] removeObserver:self  name:str object:nil];

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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