plist文件的读取和xib加载cell

本文介绍如何在iOS应用中读取plist文件并将其内容转换为数组,同时展示了如何通过xib文件加载UITableViewCell,并利用代理方法完成cell的数据绑定。

plist 文件读取

例如在工程里倒入了plist文件
993270-20160909153554644-1123860228.png

在工程里需要用到plist文件里的信息,就需要把plist文件读取出来。

如程序:

-(NSArray *)moreDataArr{
    if (!_moreDataArr) {
        NSString *plistPath = [[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"MoreData.plist" ofType:nil];
        _moreDataArr = [NSArray arrayWithContentsOfFile:plistPath];
    }
    return _moreDataArr;
}

读取plist文件分两步走:

  • 获取plist文件在资源里的路径

  • 倒入获得数组类型的数据

xib加载cell

993270-20160909154035848-1278254225.png

加载xib分三步走:

注册cell:

[self.tableView registerNib:[UINib nibWithNibName:@"GuessLoveCell" bundle:nil] forCellReuseIdentifier:@"guessLoveCell"];

调用tableView代理方法

-(UITableViewCell *)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath{
    GuessLoveCell *cell = [tableView dequeueReusableCellWithIdentifier:@"guessLoveCell" forIndexPath:indexPath];
    cell.model = self.guessLoveModelArr[indexPath.row];
    return cell;
}

在GuessLoveCell类里调用model的setter方法来赋值

-(void)setModel:(GuessLoveModel *)model{
    _model = model;
    //相关值
}

转载于:https://www.cnblogs.com/YaoJinye/p/5856919.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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