UIView基础知识

// 创建UIWindow

self.window =[[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]];// 设置成满屏大小

// 设置UIWindow的背景颜色

self.window.backgroundColor = [UIColor whiteColor]; // 将window的背景颜色设置成为白色

// 设置window为主视图,并显示在屏幕上

[self.window makeKerAndVisible]; // 将window设置成主视图

// 释放内存

[_window release];  // 释放内存时不要用self.window,要用_window


创建一个UIView对象

1.创建一个UIView的对象

UIView *View = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 375, 667)];   // 设置成iPhone6屏幕的大小

2.设置背景颜色

View.backgroundColor = [UIColor redColor];  // 设置成为红色

3.将视图添加到window上去

[self.window addSunbView:View]; // 添加视图用addSubView

4.释放内存

[View release];  

总结创建一个UI视图控件的步骤:

1.alloc开辟空间;2.初始化坐标及大小位置(initWithFrame:);3.设置背景颜色;4.添加到屏幕上

----------需要注意的是,每一个视图的坐标位置都是相对于其父视图的坐标----------

UIView常用的属性

View.hidden // 是否隐藏   View.alpha // 透明度  View.frame  // 坐标及尺寸  View.center // 中心点  View.tag // 标记值

View.hidden = NO; // 可以用set方法改

View.alpha = 1;  // 0为透明,1为不透明

View.center = CGRectMake(100, 100, 100, 100);  // 中心设置为(100,100) 宽和高都是100

View.tag = 1000;  // 设置tag值时尽量设置成大一点的数,避免与系统默认的冲突     

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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