ios-王云鹤 ios数据的存储与读取

iOS初学者学习笔记:学生信息管理
本文为iOS初学者提供了一篇关于如何通过Objective-C实现学生ID、班级、姓名的保存与读取的学习总结。包括界面设计、数据获取、文件操作等关键步骤。

// ios菜鸟学习总结  欢迎各位读者雅正

以保存和读取学生ID、班级、姓名为例

思路:

1、在xib文件中拖拽三个 UITextField  和两个UIButton 并声明这几个控件 和两个按钮对应的方法

#import <UIKit/UIKit.h>

@interface ViewController : UIViewController<UITextFieldDelegate>
{
    UITextField *stuId;
    UITextField *stuClass;
    UITextField *stuName;
}
//要获取数据  要定义nonatomic  定义 IBoutlet让其能显示出来
@property(nonatomic,retain) IBOutlet UITextField *stuId;
@property(nonatomic,retain) IBOutlet UITextField *stuClass;
@property(nonatomic,retain) IBOutlet UITextField *stuName;

-(IBAction)saveData;
-(IBAction)loadData;

@end

 

2、实现声明的方法和dealloc方法,连接控件,并让键盘隐藏

PS:(1)dealloc用于释放全局变量 release 释放局部变量(2)实现按钮的方法,由按钮向File`s Owner 拖拽 要想获取值输入的值 File`s Owner像文本框拖拽 (3)隐藏键盘的方法见上一篇文章

 3、设置保存的路径 并获取用户输入的内容

   //先获取沙盒路径,并保存在数组中

NSArray *paths =NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);

  //从数组中取出沙盒路径

NSString *documentPath =[paths lastObject];

  //在沙盒路径后追加路径 即文件保存的全路径

NSString *savePath =[documentPath stringByAppendingPathComponent:@"student.plist"];

  //获取用户输入的内容,并添加到数据字典

NSMutableDictionary *stuData =[[NSMutableDictionary alloc]init];

[stuData setObject:stuId.text forKey:@"id"];

[stuData setObject:stuClass.text forKey:@"class"];

[stuData setObject:stuName.text forKey:@"name"];

  //保存数据到文件

 [stuData writeToFile:savePath atomiclly:YES];

[stuData release];

 

4、读取保存的数据

//先获取沙盒路径 并保存在数组中

NSArray *paths =NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);

//从数组中获取沙盒路径

NSString *documentPath =[paths lastObject];

//追加全路径

NSString *savePath =[documentPath stringByAppendingPathComponent:@"student.plist"];

//从文件读取数据到字典

NSDictionary *readData =[NSDictionary dictionarywithContentsOfFile:savaPath];

//显示出来

stuId.text =[readData objectForKey:@"id"];

stuClass.text =[readData objectForKey:@"class"];

stuName.text =[readData objectForKey:@"name"];

 

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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