源码篇:MJExtension

MJExtension是一款高效的字典与模型转换框架,支持字典转模型及反之操作。本文通过示例代码解析其内部实现机制,展示如何利用NSObject类方法objectWithKeyValues将字典快速转化为对应的模型。

MJExtension是一个高效率的将字典转换成模型的三方框架,当然这里也可将包括模型转字典;同时,内部也有将CoreData和归档产生的文件转换成模型;作者水平有限,这里仅从最简单的字典转模型讨论;

1、根据MJ提供的示例剖析内部的结构,看代码:

// 1.定义一个字典
    NSDictionary *dict = @{
                           @"name" : @"Jack",
                           @"icon" : @"lufy.png",
                           @"age" : @20,
                           @"height" : @1.55,
                           @"money" : @"100.9",
                           @"sex" : @(SexFemale),
//                           @"gay" : @"1"
//                           @"gay" : @"NO"
                           @"gay" : @"true"
                           };

    // 2.将字典转为User模型
    User *user = [User objectWithKeyValues:dict];

    // 3.打印User模型的属性
    NSLog(@"name=%@, icon=%@, age=%d, height=%@, money=%@, sex=%d, gay=%d", user.name, user.icon, user.age, user.height, user.money, user.sex, user.gay);

MJExtension提供NSObject的类方法,模型可直接调用objectWithKeyValues方法,内部根据模型的属性直接将字典转化成模型,这里模型的名称必须要和字典中key的名称保持一致
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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