ZCPassWordOfGestures 使用方法

ZCPassWordOfGestures是一款模仿支付宝等应用的手势密码页面的组件。通过简单的几步即可集成到iOS项目中,提供手势密码输入功能。本文档详细介绍了该组件的使用方法及如何获取手势密码序列。


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简介:ZCPassWordOfGestures 是模仿支付宝等一些app的手势密码页面
使用方法:
    1、添加ZCGesturesPassWord.h 和ZCGesturesPassWord.m文件到项目当中
    2、在需要使用手势触摸的页面添加ZCGesturesPassWord.h 头文件,如下所示
    #import <UIKit/UIKit.h>
    #import "ZCGesturesPassWord.h"
    @interface ViewController :                                     UIViewController<ZCGesturesPassWordDelegate>
    {
        ZCGesturesPassWord *_zcGesturesView;
    }
    3、在ZCGesturesPassWord.m文件中实现下列代码
     _zcGesturesView = [[ZCGesturesPassWord alloc] initWithFrame:self.view.frame];
    [_zcGesturesView setDelegate:self];
    [self.view addSubview:_zcGesturesView];

4、添加- (void)ZCReturnSelectedArray:(NSArray *)selectedArray;方法
此方法在手势触摸结束之后返回手势密码序列,如下所示:
2014-08-18 15:57:18.576 PassWordOfGestures[3443:60b] (
    0,
    3,
    6,
    7,
    4,
    1,
    2,
    5,
    8
)
返回的序列为手势密码顺序划过的标记


数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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