2.8. 创建 NSManagedObject 的子类 (Core Data 应用程序实践指南)

本文介绍了如何使用模型创建NSManagedObject的子类,并解释了当模型发生变化时如何重新生成这些子类,同时给出了详细的步骤说明。文章还强调了不要在生成的文件中添加自定义方法,而是可以通过创建子类或类目来实现。

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  现在根据模型来创建NSManagedObject的子类。如果模型改变了,那就就重新生成这些文件。所以,不要在生成的文件里自定义方法,因为重新生成之后,这些修改就丢失了。假如确实需要重新生成自定义的方法,那么可以从中继承子类,或者是针对生成的文件创建类目。(是分类吧??)

  创建NSManagedObject子类的步骤如下:

  1. 选中Item实体
  2. 点击Editor > Create NSManagedObject Subclass...
  3. 确保Model处于勾选状态,然后点击Next按钮
  4. 勾选Item实体,点击Next
  5. 确保Target中的Grocery Dude处于勾选状态
  6. 不要勾选Use scalar properties for primitive data types
  7. 确保文件保存在Grocery Dude 项目的目录下,然后点击Cteate按钮

  跟上面教程所说不同,现在的机制会生成4个文件。两个属性文件Item+CoreDataProperties.h Item+CoreDataProperties.m和两个可以自定义方法的文件Item.h 、Item.m,意思是Item里面的东西不会丢失了。这很方便,不用自己再处理。

  这里重申实体类型和生成的特性类型的对应关系

  • Date--NSDate
  • String--NSString
  • Decimal--NSDecemalNumber
  • Binary Data--NSData
  • Tranformable--id

  Item+CoreDataProperties.m里面给特性都加了@dynamic修饰符。也就是说,获取和设置特性值的方法都会动态地生成,不用开发者自己去实现。

  @dynamic介绍

转载于:https://www.cnblogs.com/SimonGao/p/4930578.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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