UITableViewCell的选中时的颜色设置

本文介绍如何在iOS应用中自定义UITableViewCell的颜色及背景,包括系统默认颜色设置、自定义颜色和背景设置、设置UITableViewCell选中时背景及字体颜色的方法,以及如何设置tableViewCell间的分割线颜色。

  1. 1.系统默认的颜色设置  

  1. //无色  
  2. cell.selectionStyle = UITableViewCellSelectionStyleNone;  
  3.   
  4. //蓝色  
  5. cell.selectionStyle = UITableViewCellSelectionStyleBlue;  
  6.   
  7. //灰色  
  8. cell.selectionStyle = UITableViewCellSelectionStyleGray;  


2.自定义颜色和背景设置

 改变UITableViewCell选中时背景色:

UIColor *color = [[UIColoralloc]initWithRed:0.0green:0.0blue:0.0alpha:1];//通过RGB来定义自己的颜色

[html] view plaincopy
  1. cell.selectedBackgroundView = [[[UIView alloc] initWithFrame:cell.frame] autorelease];  
  2. cell.selectedBackgroundView.backgroundColor = [UIColor xxxxxx];  

3自定义UITableViewCell选中时背景

[html] view plaincopy
  1. cell.selectedBackgroundView = [[[UIImageView alloc] initWithImage:[UIImage imageNamed:@"cellart.png"]] autorelease];   
  2. 还有字体颜色   
  3. cell.textLabel.highlightedTextColor = [UIColor xxxcolor];  [cell.textLabel setTextColor:color];//设置cell的字体的颜色  

4.设置tableViewCell间的分割线的颜色


[theTableView setSeparatorColor:[UIColor xxxx ]];


5、设置cell中字体的颜色

// Customize the appearance of table view cells.
- (UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath
{
  if(0 == indexPath.row)
  {
    cell.textLabel.textColor = ...;
    cell.textLabel.highlightedTextColor = ...;
  }
  ...
}
6.点击后,过段时间cell自动取消选中

 - (void)tableView:(UITableView *)tableView didSelectRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath{

     …………

    //消除cell选择痕迹

    [self performSelector:@selector(deselect) withObject:nil afterDelay:0.5f];

}

- (void)deselect

{

    [self.tableview deselectRowAtIndexPath:[self.tableview indexPathForSelectedRow] animated:YES];

}

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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