Objective-C Feature Availability Index

本文详细解析了 Objective-C 语言特性与所需 Xcode 和编译器版本之间的关系,以及它们在不同 OS X 和 iOS 系统上的部署兼容性。

Objective-C Feature Availability Index

This article correlates features of the Objective-C language with the versions of Xcode and compiler you need to use them, and the OS versions you can use them with.

For more information about these modern Objective-C features, see Programming with Objective-C.


Feature

Tools versions

OS X deployment

iOS deployment

Automatic Reference Counting (ARC)

Xcode 4.2

(LLVM Compiler 3.0)

Requires modern runtime

Deploys back to OS X v10.7

Deploys back to iOS 5

Automatic Reference Counting without zeroing weak reference (“ARCLite”)

Xcode 4.2

(LLVM Compiler 3.0)

Requires modern runtime

Deploys back to OS X v10.6

Deploys back to iOS 4

@autoreleasepool blocks

Xcode 4.2

(LLVM Compiler 3.0)

Using ARC: Requires modern runtime and deploys back to OS X v10.6

Using MRR: All releases

Using ARC: Deploys back to iOS 4

Using MRR: All releases

Default synthesis of @property instance variables and accessor methods

Xcode 4.4

(LLVM Compiler 4.0)

Requires modern runtime

Deploys back to iOS 4

Instance variables in class extensions and @implementation block

Xcode 4.2

(LLVM Compiler 3.0)

Requires modern runtime

All iOS releases

No forward method prototypes needed in @implementation block

Xcode 4.3

(LLVM Compiler 3.1)

All releases

All iOS releases

NSNumber, NSDictionary and NSArray literals

Xcode 4.4

(LLVM Compiler 4.0)

All releases

All iOS releases

@YES and @NO literals

Xcode 4.4 and OS X 10.8 or later SDK

Xcode 4.5 and iOS 6.0 or later SDK

(LLVM Compiler 4.0)

All releases

All iOS releases

NSDictionary and NSArray subscripting

Xcode 4.4 and OS X 10.8 or later SDK

Xcode 4.5 and iOS 6.0 or later SDK

(LLVM Compiler 4.0)

Requires modern runtime

Deploys back to OS X v10.6

Deploys back to iOS 5

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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