27、在 Spotlight 中展示应用内容的全面指南

在 Spotlight 中展示应用内容的全面指南

1. 利用 CSSearchableItem 进行索引

目前,索引功能已能正常工作,我们可以找到之前浏览过的任何内容,甚至能从 Spotlight 索引中选择结果并让应用打开到正确的页面。如果能更主动地进行索引,比如在用户添加新的家庭成员或电影时就立即进行索引,那就更好了。而 CSSearchableItem 正好擅长这一点。

CSSearchableItem 类能让你对用户可能还未看过的内容进行索引。索引 CSSearchableItem 实例的步骤与索引用户活动的步骤类似。要索引一个可搜索项,需创建一个 CSSearchableItem 实例,并为其提供描述要索引项的集合属性,这些属性封装在 CSSearchableItemAttributeSet 实例中。

1.1 CSSearchableItemAttributeSet 中的信息包含

正确填充属性集非常重要,因为这个对象几乎描述了 Spotlight 所需的所有重要信息。你可以关联标题、内容描述、缩略图、关键词、评分、电话号码、GPS 信息等等。每次创建可索引的新项时,都应查看 CSSearchableItemAttributeSet 文档,确保不遗漏任何属性。

充分利用可用属性,能让内容更好地被索引,应用排名也会更高。因此,花点时间和精力处理搜索属性是值得的,因为出错可能会带来严重后果。至少应尝试设置标题、内容描述、缩略图数据、评分和关键词,尽管这并非对所有要索引的项都适用或可行,但只要有可能,就应设置这些属性。

之前在应用中索引的 NSUserActivity 实例没有接收任何特殊属性,只是设置了名称和一些

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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