4、Swift 编程:从对象识别到类与实例的深入探索

Swift 编程:从对象识别到类与实例的深入探索

在编程的世界里,对象、类和实例是构建复杂系统的基石。本文将带领大家深入了解 Swift 编程中对象的识别、类与结构的区别,以及实例的初始化、反初始化和自动引用计数等重要概念。

一、对象识别练习

在理解了对象的概念后,我们需要在不同的应用程序中识别对象。以下是两个具体的练习:
1. iOS 应用对象识别 :选择一个同时有 iPhone 和 iPad 版本的 iOS 应用。分别在这两个版本中运行该应用,识别开发者在编写代码时可能使用的不同对象。创建一个 UML 图,列出用于创建该应用的类,并思考每个类所需的方法和属性。如果应用非常复杂,可以专注于一个特定的功能。
2. Mac OS X 应用对象识别 :运行一个 Mac OS X 应用,并针对一个特定功能进行操作。识别为实现该功能而相互交互的对象,记录下识别出的对象及其所需的行为。

二、知识测试

为了检验对对象相关概念的理解,我们来做几个测试题:
| 问题 | 选项 1 | 选项 2 | 选项 3 | 答案 |
| — | — | — | — | — |
| 1. 对象也被称为: | 类 | 子类 | 实例 | 实例 |
| 2. 类中方法里指定的代码: | 不能访问类中指定的属性 | 可以访问类中指定的属性 | 不能与类的其他成员交互 | 可以访问类中指定的属性 |
| 3. 子类: | 从其父类继承所有成员 | 仅从其父类继承方法 | 仅从其父类继承属性 | 从其父类继承所有成员 |
| 4. 在 Swi

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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