iOS开发- UILabel 自动换行 及 高度自适应

提供今日及明日的天气预报,并包含紫外线等级、洗车指数等生活相关建议。
UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(10, 100, 300, 50)];
    label.text = @"今天下午全市多云到阴有阵雨或雷雨,今天夜里到明天阴有阵雨,雨量可达大雨。 东北风5-6级阵风7级,逐渐增强到6-7级阵风8级。 今天最高气温:26左右, 明晨最低气温:22左右。 今晨最低气温:21。 今日紫外线等级:2级,照射强度弱,适当防护。 明日洗车指数:4级,天气有雨,不宜洗车。";
    //清空背景颜色
    label.backgroundColor = [UIColor clearColor];
    //设置字体颜色为白色
    label.textColor = [UIColor whiteColor];
    //设置label的背景色为黑色
    label.backgroundColor = [UIColor blackColor];
    //文字居中显示
    label.textAlignment = UITextAlignmentCenter;
    //自动折行设置
    label.lineBreakMode = UILineBreakModeWordWrap;
    label.numberOfLines = 0;
    
    //自适应高度
    CGRect txtFrame = label.frame;
    
    label.frame = CGRectMake(10, 100, 300,
                             txtFrame.size.height =[label.text boundingRectWithSize:
                                                    CGSizeMake(txtFrame.size.width, CGFLOAT_MAX)
                                                                            options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin | NSStringDrawingUsesFontLeading
                                                                         attributes:[NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:label.font,NSFontAttributeName, nil] context:nil].size.height);
    label.frame = CGRectMake(10, 100, 300, txtFrame.size.height);
    

    [self.view addSubview:label];


20141011162142859.png



内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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