15、Swift 2 错误处理全解析

Swift 2 错误处理全解析

在 Swift 2 中,苹果引入了错误处理这一重要特性。在编程里,处理错误情况往往是最无趣的部分,相比之下,处理成功情况通常更令人兴奋,也就是所谓的“快乐路径”,因为这里包含了令人激动的功能。然而,为了打造出色的用户体验和优秀的软件,我们必须密切关注软件在出错时的表现。Swift 的错误处理特性能够帮助我们简洁地处理这些情况,并且避免我们忽视错误。

1. 抛出错误

在讨论如何处理错误之前,我们需要先了解如何表示错误已经发生,这就是“抛出错误”。
- 定义错误类型 :要抛出错误,首先要定义一个可以抛出的错误。任何实现了 ErrorType 协议的类型都可以作为错误抛出,示例代码如下:

struct SimpleError: ErrorType {}

该协议没有任何要求,所以类型只需将其列为要实现的协议即可,这样它就可以从函数或方法中抛出。
- 定义会抛出错误的函数 :我们定义一个函数,该函数会接收一个字符串,并不断重复它,直到达到指定的长度。不过,如果传入的字符串为空,无论重复多少次,它都不会变长,此时就应该抛出错误。任何标记了 throws 关键字的函数或方法都可以抛出错误,示例代码如下:

func repeatString(
    string: String,
    untilLongerThan: Int
  
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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