11、macOS文档处理:从代码实现到用户界面搭建

macOS文档处理:从代码实现到用户界面搭建

1. 准备工作与 guard 关键字

在开始文件的加载和保存系统之前,会用到 err 方法,示例如下:

// Load the text data as RTF
guard let documentText = NSAttributedString(rtf: documentTextData,
    documentAttributes: nil) else {
    throw err(.cannotLoadText)
}

这里使用了 guard 关键字,它是在Swift 2中引入的,能帮助我们避免编写两种令人头疼的代码: if 嵌套(有时称为“厄运金字塔”)和提前返回。

1.1 if 嵌套示例

if let someObjectA = optionalA {
    if let someObjectB = optionalB {
        if let someObjectC = optionalC {
            // Do something that relies on all three of these optionals
            // having a value
        }
    }
}

1.2 提前返

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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