2、SwiftUI 开发入门:从 Swift 到声明式语法

SwiftUI开发入门:从Swift到声明式语法

SwiftUI 开发入门:从 Swift 到声明式语法

1. Swift 编程语言简介

Swift 是苹果在 2014 年全球开发者大会(WWDC)上首次宣布的编程语言。虽然它未被标记为替代 Objective - C,但很多人认为它有此趋势。实际上,苹果从 2010 年就开始开发 Swift,该项目最初由 Chris Lattner 启动,他于 2005 年加入苹果参与低级虚拟机(LLVM)工具链项目。

自 2014 年宣布以来,Swift 经历了多次迭代,当前版本是 5.1。其第一个重要里程碑是在 2015 年 WWDC 宣布版本 2 后不久,苹果在当年 12 月将 2.2 版本开源,这一决定受到社区的热烈欢迎,推动了包括服务器端 Swift 在内的许多项目的发展。

Swift 具有以下优点:
- 类型安全 :它是一种类型安全的语言,能减少因类型错误导致的问题。
- 与 Objective - C 兼容 :Swift 可以与 Objective - C 结合使用,因为两者都使用 LLVM 编译器。例如,在 Swift 中,类型可以通过值自动推断,无需显式声明:

// 这里无需声明类型 String,会自动推断
let someString = "This is a string"
  • 编写安全代码 :Swift 提供了简单易读的语法来验证可能为 nil 的对象,避免应用程序抛出错误。示例代码如下:
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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