IOS 传值、变量共享方式

本文介绍了iOS应用中实现数据共享的多种方式,包括extern变量共享、单例模式、NSUserDefaults以及Delegate代理模式等,并详细解释了每种方式的具体使用场景。

在IOS应用中,不同view及应用中经常会有传值和变量共享,下面介绍几种IOS传值、变量共享的方式:

1、 extern方式
在一个类中先定义共享变量NSString *str在定义类之前(interface之前)
在需要访问该变量的类(.m)中,在@implementation之前加入extern NSString *str,就可以对str进行访问和修改

2、 单例方式
主要是全局共享一个类时主要采用的方式。

NSUserDefaults方式

4、Delegate方式
主要是要把共享的数据设置为XXDelegate的一个成员变量;
然后在需要的地方通过如下方法获得一个XXDelegate的对象,如下:
XXDelegate*app = (XXDelegate *) [[UIApplicationsharedApplication] delegate];
每次获取delegate并不是创建一个新app,每个app只有一个delegate。

转自:http://mmz06.blog.163.com/blog/static/12141696201181994557251/

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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