71、iPadOS 多任务处理与 Swift 结构化并发编程实践

iPadOS 多任务处理与 Swift 结构化并发编程实践

1. iPadOS 多任务处理示例

在 iPad 设备上运行应用时,多任务处理能够显著提升用户体验。下面将通过一个简单的示例,详细介绍如何在 iPadOS 应用中实现多任务处理,同时展示 UIStackView 类在实现多任务用户界面适应性方面的具体应用。

1.1 创建多任务示例项目
  • 启动 Xcode,选择 iOS App 模板,勾选 Swift 和 Storyboard 选项。
  • 将产品名称设置为 MultitaskingDemo
1.2 添加图像文件

完成后的应用需要包含两张图片,这些图片需添加到项目的资源目录中。图片文件位于示例代码下载的 multitasking_images 文件夹内。
- 在 Xcode 中,找到并选择项目导航面板中的 Assets 项,将资源目录加载到主面板。
- 在左侧面板中,在现有 AppIcon 项正下方右键单击,从菜单中选择 New Image Set。
- 双击新的图像集条目(默认名称为 image),将其更改为 Waterfalls
- 打开 Finder 窗口,找到代码示例下载中的 multitasking_images 文件夹,将 waterfall_landscape@2x.jpg 文件拖放到图像资源目录的 2x 占位符上。此纵向图像将在应用以常规宽度尺

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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