14、iOS 16 Auto Layout 约束使用指南

iOS 16 Auto Layout 约束使用指南

在 iOS 开发中,Auto Layout 是一种强大的工具,它可以帮助开发者创建适应不同设备尺寸和方向的用户界面。本文将详细介绍如何在 Interface Builder 和代码中使用 Auto Layout 约束。

1. Interface Builder 中使用 Auto Layout 约束
1.1 应用建议约束

Interface Builder 提供了应用建议约束的选项。当使用此选项时,它会根据视图的位置为布局应用它认为正确的约束。建议约束可以添加到当前选定的视图对象或整个场景布局中。

若布局中缺少约束并出现警告,Interface Builder 还可以自动添加它认为缺失的约束。这些操作可通过工具栏的“Resolve Auto Layout Issues”菜单进行,该菜单的上半部分与画布中当前选定的视图相关,下半部分则应用于当前选定视图控制器场景中的所有视图。

大多数情况下,建议约束能准确匹配所需的布局行为,但偶尔也会出现错误。不过,建议约束通常是实现 Auto Layout 的良好起点。例如,设计用户界面的典型流程可能包括:通过拖放定位视图、应用建议约束,然后编辑和微调这些约束以完善布局。

以下是查看建议约束效果的具体步骤:
1. 在 AutoLayoutExample 项目中选择标签视图。
2. 从“Resolve Auto Layout Issues”菜单中选择“Clear Constraints”选项,此时布局中没有约束,旋转视图时会出现旧的定位问题。
3. 仍选中标签视图,选择“Selected Views”下的“

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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