18、异步编程中的Combine框架:API适配与调度器使用

异步编程中的Combine框架:API适配与调度器使用

在异步编程中,我们常常会遇到需要将现有的命令式代码适配到响应式编程模型的情况,同时也需要合理地管理代码的执行线程,以确保应用程序的UI保持响应。本文将介绍如何使用Combine框架来完成这些任务。

适配第三方API到Combine

Apple为其许多API提供了Combine发布者,但对于第三方API,我们可能需要自己进行适配。例如,我们可以通过将基于闭包的Firestore API包装在 Future 中来为Combine适配获取单个文档的API。以下是一个示例,展示了如何使用新的单次Combine发布者来获取文档并将其映射到自定义的Swift结构体:

private class BookListViewModel: ObservableObject {
    @Published var book = Book.empty
    private var db = Firestore.firestore()
    func fetchBook() {
        db.collection("books").document("hitchhiker").getDocument()
          .tryMap { documentSnapshot in
                try documentSnapshot.data(as: Book.self)
            }
          .replaceError(with: Book.empty)
          .assign(to: 
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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