iOS学习应用开发就业课_002:Label学习

本文详细介绍了UILabel的基本使用方法及高级功能,包括如何创建UILabel对象、设置文本内容、背景颜色、字体颜色与大小等基本属性,以及如何设置阴影效果、文本对齐方式和显示行数等高级属性。

复习要求:

//创建一个Label对象

//定一个label的文字内容

//定义背景颜色

//clearColor为透明色

//定义字体颜色

//定义字体大小,为system13

//投放到屏幕上

//UILabel的高级功能

//设置阴影颜色

//设置阴影的对其位置

//设置text的对其方式

//设置label的文字显示的行数,默认为1,只用1行来显示

//其他>0的行数,文字会尽量按照您的行数来放置

复习次数:7次

5月13日

5月15日

5月16日

5月24日

5月26日

5月27日

5月31日



源代码:

- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib.

    //创建一个Label对象

    UILabel *myLabel=[[UILabel alloc]initWithFrame:CGRectMake(100, 100, 160, 40)];

    //定一个label的文字内容

    myLabel.text=@"Hellow World!My name is Michael,my age is 28!";

    //定义背景颜色

    //clearColor为透明色

    myLabel.backgroundColor=[UIColor clearColor];

    //定义字体颜色

    myLabel.textColor=[UIColor blackColor];

    

    //定义字体大小,为system13

    myLabel.font=[UIFont systemFontOfSize:13];

    

    //投放到屏幕上

    [self.view addSubview:myLabel];

    //UILabel的高级功能

    //设置阴影颜色

    myLabel.shadowColor=[UIColor darkGrayColor];

    //设置阴影的对其位置

    myLabel.shadowOffset=CGSizeMake(-1, -2);

    //设置text的对其方式

    myLabel.textAlignment=NSTextAlignmentCenter;

    //设置label的文字显示的行数,默认为1,只用1行来显示

    //其他>0的行数,文字会尽量按照您的行数来放置

    myLabel.numberOfLines=0;

    

}


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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