UIButton 按钮 (孙子类)

本文介绍iOS中UIButton的不同类型创建方式及如何设置按钮的外观属性,包括文本、颜色等,并展示了如何绑定点击事件及响应处理方法。此外,还讨论了按钮点击无效时可能的原因。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

按钮⽆无需释放(因为使⽤用的是类方法创建的button)

解决不同形态下的外观

    //创建不同类型的按钮

//    UIButton *button1 = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeDetailDisclosure];

//    UIButton *button1 = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeSystem];

    UIButton *button1 = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeContactAdd];

    [self.window addSubview:button1];

    //给按钮一个frame

    [button1 setFrame:CGRectMake(70, 70, 100, 10)];

    //给按钮添加文本并设置什么时候显示文本

    [button1 setTitle:@"按钮" forState:UIControlStateNormal];

    //添加颜色

    [button1 setTitleColor:[UIColor cyanColor] forState:UIControlStateNormal];

    //绑定事件


    UIButton *button = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeSystem];

    [button setFrame:CGRectMake(20, 120, 50, 30)];

    [self.window addSubview:button];

    [button setTitle:@"点击" forState:UIControlStateNormal];

    [button setTitleColor:[UIColor blueColor] forState:UIControlStateNormal];

    //给按钮添加方法 (:是方法名的一部分)

    [button addTarget:self action:@selector(buttonCilck:) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];

    [containButton addTarget:self action:@selector(send) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];

    //移除按钮的点击事件

    [containButton removeTarget:self action:@selector(send) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];

    

    //键盘上的return如何添加方法

    //1.声明遵守TextField的代理协议 2,将某个UITextField设置成代理

    

    return YES;

}


//按钮响应方法 sender:消息的发送者

- (void)buttonCilck:(id)sender

{

    NSLog(@"%s", __func__);

    NSLog(@"%@", sender);

    

    lable.text = field.text;

    

    //键盘回收

    [field resignFirstResponder];

}


- (void)send

{

    [field resignFirstResponder];

}


点击按钮没反应的情况:

1.按钮是否关联事件

2.其父视图的useruserInteractionEnabled是否是默认为YES

3.是否点击到按钮

4.按钮超出了父视图的范围,子视图不接受交互

5.按钮是否被覆盖




内容概要:本文介绍了一种利用元启发式算法(如粒子群优化,PSO)优化线性二次调节器(LQR)控制器加权矩阵的方法,专门针对复杂的四级倒立摆系统。传统的LQR控制器设计中,加权矩阵Q的选择往往依赖于经验和试错,而这种方法难以应对高维度非线性系统的复杂性。文中详细描述了如何将控制器参数优化问题转化为多维空间搜索问题,并通过MATLAB代码展示了具体实施步骤。关键点包括:构建非线性系统的动力学模型、设计适应度函数、采用对数缩放技术避免局部最优、以及通过实验验证优化效果。结果显示,相比传统方法,PSO优化后的LQR控制器不仅提高了稳定性,还显著减少了最大控制力,同时缩短了稳定时间。 适合人群:控制系统研究人员、自动化工程专业学生、从事机器人控制或高级控制算法开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要精确控制高度动态和不确定性的机械系统,特别是在处理多自由度、强耦合特性的情况下。目标是通过引入智能化的参数寻优手段,改善现有控制策略的效果,降低人为干预的需求,提高系统的鲁棒性和性能。 其他说明:文章强调了在实际应用中应注意的问题,如避免过拟合、考虑硬件限制等,并提出了未来研究方向,例如探索非对角Q矩阵的可能性。此外,还分享了一些实践经验,如如何处理高频抖动现象,以及如何结合不同类型的元启发式算法以获得更好的优化结果。
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