28、属性列表:iOS开发中的数据持久化利器

属性列表:iOS开发中的数据持久化利器

1. 属性列表简介

在iOS开发中,属性列表(Property List)是一种常用的数据持久化方法。它主要用于保存和读取应用程序的设置或数据,确保数据可以在应用程序的不同运行周期之间持久存在。属性列表支持多种数据类型,如字典、数组、字符串、数字、日期等,使得它非常适合用于保存相对简单的数据结构。

属性列表文件的扩展名通常是 .plist ,文件内容以XML格式存储。通过属性列表,开发者可以轻松地将数据保存到文件系统中,并在需要时读取这些数据。在本篇文章中,我们将深入了解属性列表的使用方法,包括如何创建、读取和写入属性列表,以及如何优化其性能。

2. 属性列表的应用场景

属性列表在iOS开发中有着广泛的应用场景,以下是几个常见的应用场景:

  • 用户偏好设置 :保存用户的个性化设置,如字体大小、主题颜色等。
  • 应用状态恢复 :保存应用的状态信息,以便在下次启动时恢复。
  • 临时数据存储 :保存临时数据,如缓存的网络请求结果。
  • 配置文件 :保存应用的配置信息,如API密钥、服务器地址等。

3. 创建属性列表文件

3.1 使用Xcode创建属性列表文件

  1. 打开Xcode,选择“File” > “New” > “File…”。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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