图文混排

在实际项目开发中,我吗经常会遇到一段文字既要显示文字又要显示图片,例如我们经常使用的QQ、微信的聊天对话框,表情和文字共存就是一种典型的图文混排。下面介绍通过富文本来实现图文混排。

1.修改文字的样式

// 1.创建一个富文本
NSMutableAttributedString *attri = [[NSMutableAttributedString alloc] initWithString:@"哈哈哈哈哈哈哈123456"];
// 2.修改富文本中的不通过文字样式
[attri addAttribute:NSForegroundColorAttributeName value:[UIColor blueColor] range:NSMakeRange(1, 3)];
[attri addAttribute:NSFontAttributeName value:[UIFont systemFontOfSize:20] range:NSMakeRange(1, 3)];
// 设置数字为红色
[attri addAttribute:NSForegroundColorAttributeName value:[UIColor redColor] range:NSMakeRange(7, 6)];
[attri addAttribute:NSFontAttributeName value:[UIFont systemFontOfSize:30] range:NSMakeRange(7, 6)];

2.文字中添加图片

 // 1.添加表情
NSTextAttachment *attch = [[NSTextAttachment alloc] init];
// 表情图片
attch.image = [UIImage imageNamed:@"img1"];
// 设置图片大小
attch.bounds = CGRectMake(0, 0, 30, 30);
// 创建带有图片的富文本
NSAttributedString *attri1 = [NSAttributedString attributedStringWithAttachment:attch];
[attri appendAttributedString:attri1];
    
self.attrLabel.attributedText = attri;

3.效果

转载于:https://www.cnblogs.com/CoderLiLe/p/5717621.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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