35、iOS 16 触摸、多点触摸、点击与手势识别开发全解析

iOS 16 触摸、多点触摸、点击与手势识别开发全解析

1. iOS 16 触摸、多点触摸和点击应用示例

在开发 iOS 应用时,处理用户与 iPhone 或 iPad 触摸屏的交互是一项重要任务。下面将通过一个示例应用来详细介绍如何处理点击和触摸事件。

1.1 示例应用概述

此示例应用由一个视图和一些标签组成。视图对象的视图控制器将实现多个触摸屏事件方法,以更新状态标签,反映检测到的活动,如屏幕上触摸的手指数量、点击次数以及最近触发的触摸事件。

1.2 创建示例项目

步骤如下:
1. 启动 Xcode。
2. 使用 iOS App 模板创建新项目,选择 Swift 和 Storyboard 选项。
3. 将产品名称设置为“Touch”。
4. 当 Xcode 主项目屏幕出现时,即可开始编写代码和设计应用。

1.3 设计用户界面

操作步骤如下:
1. 选择 Main.storyboard 文件加载故事板。
2. 使用 Interface Builder,从库中添加标签组件并修改属性,使视图布局符合要求。添加最右侧标签时,将其拉伸,使其右边缘约占整体布局宽度的四分之三。
3. 显示“Resolve Auto Layout Issues”菜单,选择“All Views in View Controller”下的“Reset to suggested constraints”选项。
4. 选择“Method”标签右侧的标签,显示 Assistant Editor 面板,确保编辑器显示 ViewController.swift 文件内容。

【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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