14、Objective-C 字符串、基本值与垃圾回收机制详解

Objective-C 字符串、基本值与垃圾回收机制详解

1. 字符串与基本值相关

1.1 日期格式模式示例

以下是一些英文(美国)日期格式模式的示例:
| 日期格式 | 示例 |
| — | — |
| yyyy-MM-dd ‘at’ HH:mm | 2005-02-15 at 13:40 |
| EEEE MMMM d, yyyy | Tuesday February 15, 2005 |
|’millisecond’ A ‘of Julian day’ g | millisecond 49259000 of Julian day 2453417 |
| QQQQ | 1st quarter |

1.2 Objective-C 字符串和包装类特点

Objective-C 中的字符串和包装类在概念上与 Java 中的类似。包装类更通用,能包装的不仅限于内置值类型。与 Java 不同的是,Objective-C 字符串可以被子类化,这意味着它们可能是可变的,但通常不是,并且通常可以像在 Java 中一样处理。在格式字符串中要使用 %@ 而不是 %s ,并使用 NSFormatter 类进行复杂的值转换。

2. 垃圾回收机制概述

2.1 垃圾回收的基本概念

垃圾对象收集最显著的特点是程序员无需过多干预。在理想情况下,可忽略垃圾回收的机制,让运行时系统处理细节。但在某些情况下,需要关注垃圾回收,例如使用弱引用和 finalize

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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