4、SwiftUI开发:架构模式与首个应用创建

SwiftUI开发:架构模式与首个应用创建

1. 架构模式对比

在开发中,常见的架构模式有MVVM和MVC。MVVM模式的结构与之前所见的图示几乎相同,从右到左依次为SwiftUI前端,通过订阅绑定到 WeatherModel() ,最后是负责外部API调用的 NetworkManager()

MVC模式包含三个部分:
| 部分 | 职责 |
| ---- | ---- |
| 模型(Model) | 负责存储用户数据 |
| 视图(View) | UI展示,显示从模型绑定的数据 |
| 控制器(Controller) | 应用逻辑,是视图和模型之间的桥梁 |

然而,MVC模式并不适合SwiftUI,原因主要有两点:
- SwiftUI使用声明式语法而非命令式语法,减少了不必要的应用逻辑,而这些逻辑在MVC中通常是控制器的一部分。
- SwiftUI使用状态和对象绑定,无需控制器中的逻辑来控制和更新UI,SwiftUI会自动处理。

2. MVVM模式在SwiftUI中的应用

2.1 可观察对象

可观察对象是指那些可以改变状态或因外部API调用而更新的模型。例如,从天气API获取天气信息的模型可能会定期更新,我们希望UI(即SwiftUI)能够监控该模型的任何变化并相应地进行更新。

ObservableObject 是新的Combine框架中的一个协议,Combine是Swift自己的响应式流版本,它允许对象被监控,并将数据从核心应用

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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