Asset Catalog Help (十一)---Removing Images and Sets

本文介绍如何通过删除未使用的图片和图片集来优化AssetCatalog的大小,包括移除图片的具体步骤和注意事项,以及如何彻底清除图片占位符。

Removing Images and Sets

Optimize the size of an asset catalog by removing unused images or sets.

通过删除不用的图片或图片集优化一个asset catalog的大小。

Do one of the following:

可以使用以下方法:

  • Remove an image from its set by Control-clicking the image and choosing Remove Selected Items from the shortcut menu.

    通过选中要删除的图片,选择删除最选中的图片。

    Note: Removing an image does not remove the placeholder for that image resolution from the set. To remove the placeholder from a set, use the Attributes inspector to deselect the checkbox for the corresponding sizes or device, as described in the appropriate Customizing Sets article (see Related Articles).

    注意:从图片集删除图片并不会删除该图片分辨率的占位符。 要想从图片集中删除占位符, 使用Attributes inspector来取消选择相应尺寸或设置边上的选择框,它们有在相应地自定义集合文章中讲述(查看相关文章)

  • Select an image or image set, and press the Delete key.

    选中一张图片或一个图片集,按Delelte键。

转载于:https://www.cnblogs.com/patientAndPersist/p/4428847.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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