64、iOS 16 自动布局约束全解析

iOS 16 自动布局约束全解析

1. Interface Builder 中使用自动布局约束

在 Interface Builder 里,可通过一些操作来管理自动布局约束。
- 重置视图布局 :若要让画布与运行时布局匹配,可选择文本视图对象,然后点击 Interface Builder 状态栏中的“Update Frames”按钮。
- 调整约束以匹配视图位置 :若文本视图位置正确但约束有误,可使用“Resolve Auto Layout Issues”菜单中的“Update Constraint Constants”选项来调整当前约束,使其与视图的实际位置匹配。
- 查看、编辑和删除约束
- 所有当前设置在用户界面视图上的约束,都能在 Interface Builder 画布区域左侧的“Document Outline”面板中查看。默认该面板是隐藏的,点击故事板画布左下角的按钮即可显示。
- 在该大纲中,有一个名为“Constraints”的类别,展开后会列出当前布局配置的所有约束。若视图层次结构中有多个容器视图,每个容器视图都会有单独的约束列表。
- 选择大纲列表中的每个约束时,布局画布中对应的视觉提示元素会高亮显示。
- 查看和编辑特定约束细节的方法有多种:
- 双击画布中的约束线,会显示约束编辑面板。
- 从布局画布或“Document Outline”面板中选择约束,然后在“Utilities”面板中显示“Attributes Inspector”(视图 -> 实用工具 -> 显示属性检查器

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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