5、Cocoa开发:MVC模式与Outlets、Actions的应用

Cocoa开发:MVC模式与Outlets、Actions的应用

1. Cocoa开发的MVC模式

在深入了解如何使用Cocoa框架之前,有必要先探讨一个重要的理论概念——模型 - 视图 - 控制器(Model–View–Controller,简称MVC)。这是一种将构成GUI应用程序的代码进行逻辑划分的方法。如今,几乎所有面向对象的应用程序框架都对MVC模式有所借鉴,但很少有像Cocoa这样忠实于MVC模型,并且长期使用该模型的框架。

MVC模型将所有功能划分为以下三个不同的类别:
- 模型(Model) :包含应用程序数据的类。
- 视图(View) :用户可以看到并与之交互的窗口、控件和其他元素。
- 控制器(Controller) :将模型和视图绑定在一起的部分,包含用于确定如何处理用户输入的应用程序逻辑。

MVC的目标是使实现这三种类型代码的对象尽可能彼此区分开来。你编写的任何对象都应该能够很容易地被识别为属于这三个类别之一,并且其中几乎没有可以归类到其他两个类别中的功能。例如,实现按钮的对象不应包含在按钮被点击时处理数据的代码,而实现银行账户的代码不应包含绘制表格以显示其交易记录的代码。

MVC有助于确保最大程度的可重用性。实现通用按钮的类可以在任何应用程序中使用,而实现点击时进行特定计算的按钮的类只能在最初编写它的应用程序中使用。

在编写Cocoa应用程序时,主要使用Interface Builder创建视图组件,不过有时也会通过代码修改界面,或者对现有的视图和控件类进行子类化以创建新

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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