16、使用 Core Data 管理数据

使用 Core Data 管理数据

1. 持久化数据存储的必要性

在开发应用时,若仅将数据存储在内存(如数组)中,一旦应用退出,所有更改都会丢失。以 FoodPin 应用为例,它可能需要存储数千条餐厅记录,且用户会频繁添加或删除这些记录。因此,我们需要一种持久化的方式来保存数据,而数据库是处理大量数据的合适选择。

2. 什么是 Core Data

Core Data 并非传统意义上的数据库,而是一个框架,它允许开发者以面向对象的方式与数据库(或其他持久化存储)进行交互。尽管在 iOS 上,SQLite 数据库是 Core Data 的默认持久化存储,但 Core Data 提供了更简单的方法来将数据保存到持久化存储中,开发者无需编写 SQL 查询语句即可管理数据库中的记录。

3. Core Data 栈

在开始使用 Core Data 之前,需要了解 Core Data 栈的基本组件:
- 托管对象上下文(Managed Object Context) :可将其视为一个临时内存区域,包含与持久化存储中的数据进行交互的对象。它负责管理使用 Core Data 框架创建和返回的对象,是开发者最常直接与之交互的组件。
- 托管对象模型(Managed Object Model) :描述了应用中使用的架构,类似于数据库的模式,但由一组对象(实体)表示。在 Xcode 中,托管对象模型定义在扩展名为 .xcdatamodeld 的文件中。
- 持久化存储协调器(Persistent Stor

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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