16、使用特征变体设计自适应iOS 16用户界面及Xcode 14故事板的使用

使用特征变体设计自适应iOS 16用户界面及Xcode 14故事板的使用

1. 自适应iOS 16用户界面设计基础

在设计iOS应用的用户界面时,由于iOS设备屏幕尺寸和分辨率的多样性,需要确保界面在不同设备上都能正确显示。可以通过使用多组布局数据,每组数据针对特定的尺寸类。在运行时,应用会根据设备和当前方向匹配相应的尺寸类布局数据集,保证用户界面正确呈现。

默认情况下,在Interface Builder环境中配置的任何布局设置将应用于所有尺寸类。只有当明确指定特征变体时,不同尺寸类的布局配置设置才会有所不同。除了为不同尺寸类配置不同的自动布局约束外,尺寸类还可用于指定布局中哪些视图在每个类中可见,以及向用户显示特定图像的哪个版本。例如,当应用在iPhone SE上运行时,可以使用较小的图像;而在iPad上运行时,可以显示额外的按钮以利用更大的屏幕。

2. 启用特征变体

Xcode默认在新项目中启用特征变体。可以通过打开主故事板文件,选择一个场景,然后显示文件检查器来查看和更改此设置。

3. 设置“任意”默认值

在使用尺寸类设计用户界面时,某些自动布局约束或视图设置可能适用于所有尺寸类。此时,可将这些设置配置在“任意”类别中,除非在特定尺寸类中被覆盖,否则其他尺寸类将默认采用这些设置。

4. 在Interface Builder中使用特征变体

使用设备配置栏是处理特征变体的关键部分。Interface Builder故事板画布底部边缘有一个指示器,显示当前选择的设备。点击状态栏中的当前设置,会显示设备配置菜单,允许选择不同的iOS设备类型。当选择iPad型号时,可以启用特定按钮来测试多任

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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