IOS学习——视图坐标

[size=x-large][b]1、frame与bounds属性[/b][/size]
首先还是先看一下源码跟一张官方提供图片

-(CGRect)frame{
return CGRectMake(self.frame.origin.x,self.frame.origin.y,self.frame.size.width,self.frame.size.height);
}
-(CGRect)bounds{
return CGRectMake(0,0,self.frame.size.width,self.frame.size.height);
}


[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/0199/c8ffcd2d-6811-3e50-9fd7-a8398354d65b.jpg[/img]


从图中和代码中不难发现,frame 主要是针对父视图中的位置,而bounds是针对自己的,两哲都有origin 跟size属性,size属性两者都一样,都是定义了视图的宽 高, origin属性,对于bounds来说永远是(0,0)因为参照物是自己,对于frame来说,相对于父视图进行参照


[size=x-large][b]1、contentOffSize 与contentOffset 属性[/b][/size]

contentOffSize 是scrollView的一个属性,代码scrollView中可显示的区域,

contentOffset 是scrollView当前显示区域顶点相对于frame顶点的偏移量,假如scrollView的frame为(0,0,320,480) contentSzie为(320,960)那拉到最下面时contentOffset为(0,320)

contentInset是scrollView中contentView.frame.orgin与scrollView.frame.orgin的关系,比如contentView的frame为(0,30,320,480)那么contentInset则为(0,30);
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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