iOS网络编程-iCloud键值数据存储编程实例

本文介绍如何使用Xcode创建iOS工程并配置授权信息,通过注册通知实现iCloud键值存储数据的实时同步,包括数据的保存与获取过程。详细展示了通过设置iCloud数据触发控件状态更新,以及设备间的数据变更通知机制。

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iCloud键值数据存储设计

iCloud键值数据存储编程实例,画面中有两个开关控件,左图是设备1点击“设置iCloud数据”按钮,将控件状态保存到iCloud服务器。右图是设备2画面,过几秒钟后设备2收到变更通知。

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配置Xcode工程

使用Xcode创建一个iOS工程,工程创建好之后,选择TAGETS→MyNotes→Summary→Entitlements,我们可以在这里配置授权信息。

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然后我们还需要应用设置代码签名标识,代码签名标识需要选择这个配置概要文件的。选择TAGETS→MyNotes→Code Signing Identity

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设置完成之后可以开始编码工作了。

代码实现

首先是需要注册NSUbiquitousKeyValueStoreDidChangeExternallyNotification通知,并同步数据,代码参考ViewController.m的viewDidLoad方法:

- (void)viewDidLoad

{

[super viewDidLoad];

NSUbiquitousKeyValueStore* store = [NSUbiquitousKeyValueStore defaultStore]; ①

[[NSNotificationCenter defaultCenter]  ②

addObserverForName:

NSUbiquitousKeyValueStoreDidChangeExternallyNotification

object:store

queue:nil

usingBlock:^(NSNotification *note) { ③

//更新控件状态

[_switchSound setOn:[store boolForKey:UbiquitousSoundKey]]; ④

[_switchMusic setOn:[store boolForKey:UbiquitousMusicKey]];  ⑤

UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc]

initWithTitle:@”iCloud变更通知”

message:@”你的iCloud存储数据已经变更”

delegate:nil

cancelButtonTitle:@”Ok”

otherButtonTitles:nil, nil];

[alert show];

}];

[store synchronize];  ⑥

//初始化控件状态

[_switchSound setOn:[store boolForKey:UbiquitousSoundKey]];  ⑦

[_switchMusic setOn:[store boolForKey:UbiquitousMusicKey]];  ⑧

 

}

保存数据到iCloud存储,代码ViewController.m的setData:方法:

- (IBAction)setData:(id)sender {

NSUbiquitousKeyValueStore* store = [NSUbiquitousKeyValueStore defaultStore];

//存储到iCloud

[store setBool:_switchSound.isOn forKey:UbiquitousSoundKey];

[store setBool:_switchMusic.isOn forKey:UbiquitousMusicKey];

[store synchronize];

}

因为是BOOL值所以存储使用的方法是setBool:forKey:。最后不要忘记解除注册的通知,在视图控制器中解除通知可以在didReceiveMemoryWarning方法中完成:

- (void)didReceiveMemoryWarning {

[super didReceiveMemoryWarning];

[[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self];

}

由于本应用中只有一个通知,因此可以使用[[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self]语句解除全部通知,而不影响其它的通知,如果还有其它的通知我们要慎用这个语句。

编程完成代码我们可以测试一下,这个应用的测试很麻烦,需要两个真实设备而不能在模拟器上进行。运行两个设备,点击其中一个设备的“设置iCloud数据”按钮,过几秒钟后另外一个设备收到变更通知。

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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