25、Cocoa 开发中的绘图与图像操作

Cocoa 开发中的绘图与图像操作

1. 窗口视图自适应与图形上下文

1.1 窗口视图自适应

在应用程序启动完成时,可让视图随窗口大小变化而自适应。以下是实现代码:

- (void)applicationDidFinishLaunching:(NSNotification *)aNotification {
    NSRect viewFrame = [self.window.contentView bounds];
    ShapesAndColorsView* shapeView;
    shapeView = [[ShapesAndColorsView alloc] initWithFrame:viewFrame];
    [self.window.contentView addSubview:shapeView];
    // resize with the window.
    NSInteger resizingMask = ( NSViewWidthSizable | NSViewHeightSizable );
    [shapeView setAutoresizingMask:resizingMask];
    [shapeView release];
}

操作步骤如下:
1. 获取窗口内容视图的边界。
2. 创建 ShapesAndColorsView 实例并设置其框架。
3. 将视图添加到窗口内容视图中。
4. 设置视图的自动调整大小掩码,使其能随窗口大小改变。
5

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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