UIImage使用

本文介绍了在iOS应用中高效加载图片的两种方法。一种适用于仅使用一次的图片,通过NSBundle路径直接加载;另一种适用于多次使用的图片,采用UIImage imageNamed方法并利用缓存提高效率。文章强调了避免因图片过大导致内存溢出的问题。

转载自:http://code4app.com/snippets/one/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%96%B9%E6%B3%95/508f76966803fa446c000000#s1


获取图片方法

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建议使用该方法获取图片
NSString *imagePath = [[ NSBundle mainBundle ] pathForResource : @"sun" ofType : @"png" ];
UIImage *image = [[ UIImage alloc ] initWithContentsOfFile :imagePath];
  
不要使用下面的方法,图片过大容易造成内存溢出
UIImage *image = [ UIImage imageNamed : @"sun.png" ];
2524 查看  •   dong天de雪 创建  •  2012-10-30 14:41:26
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    /**
    *如果图片只用一次或很少,用这个方法不放在缓存里
    */ NSString *imagePath = [[ NSBundle mainBundle ] pathForResource : @"sun" ofType : @"png" ];
     
    /**
    *如果图片多次用到,用这个方法放在缓存效率更高~
    */
    UIImage *image = [ UIImage imageNamed : @"sun.png" ];

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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