17、iOS 开发中的图层与动画技术详解

iOS 开发中的图层与动画技术详解

1. 图层蒙版与效率优化

在 iOS 开发里,图层蒙版的使用有不少需要关注的要点。蒙版类似子图层,在图层大小调整时,它没有自动调整大小的内置机制。要是在调整图层大小时不调整蒙版,蒙版大小就不会改变。初学者常犯的错误是,在视图完全布局好之前就给视图的底层图层应用蒙版,视图布局时大小改变了,可蒙版大小不变,这样蒙版就“不合适”了。使用蒙版视图(区别于蒙版图层)也无法解决这个问题,因为蒙版视图不是子视图,不受自动调整大小或自动布局的影响。不过,要是手动调整蒙版视图大小,就可以借助视图属性来操作,要是已经在手动调整视图本身大小(比如使用视图属性动画),这就很方便了。

图层效率也是一个关键方面。当 iOS 设备进行绘图位置切换时,由于设备计算能力有限,无法快速重复合成,移动可能会卡顿。这种问题在代码执行动画或者用户通过触摸实现绘图动画(像滚动表格视图)时尤其容易出现。

可以通过肉眼察觉这些问题,也能在设备上利用 Instruments 中的 Core Animation 模板来量化,该模板会显示动画期间的帧率。此外,模拟器的 Debug 菜单能调出彩色覆盖层,为低效绘图的可能原因提供线索,在设备上运行时,通过 Debug → View Debugging → Rendering 下的分层菜单也能获得类似覆盖层。

一般来说,不透明绘图效率最高(模拟器勾选 Debug → Color Blended Layers 时会标记非不透明绘图)。若图层总是显示在单一颜色背景上,可给图层设置相同颜色的背景,添加图层内容时,视觉效果和将内容合成在透明背景上一样。例如,不用图层的 cornerRadius 或 mask 属性把图像蒙版成圆角矩形,而是用

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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