Masonry的使用3

本文介绍如何使用Masonry库为iOS应用中的UIView设置自动布局约束。通过具体的代码示例,展示了两个UIView之间的布局关系定义,包括左右对齐、高度设置及上下间距等。
1.
#import "ViewController.h"

//只要添加了这个宏,就不用带 mas_前缀
#define MAS_SHORTHAND
//只要添加了这个宏,equalTo就等价于mas_equalTo
#define MAS_SHORTHAND_GLOBALS
//这个头文件一定要放在前面2个宏的后面
#import "Masonry.h"
2.
- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

    // 1.创建控件
    UIView *blueView = [[UIView alloc] init];
    blueView.backgroundColor = [UIColor blueColor];
    [self.view addSubview:blueView];
    
    UIView *redView = [[UIView alloc] init];
    redView.backgroundColor = [UIColor redColor];
    [self.view addSubview:redView];
    
    // 2.添加约束
    CGFloat margin = 20;
    CGFloat height = 50;
    [blueView makeConstraints:^(MASConstraintMaker *make) {
        make.left.equalTo(self.view.left).offset(margin);
        make.right.equalTo(redView.left).offset(-margin);
        make.bottom.equalTo(self.view.bottom).offset(-margin);
        make.height.equalTo(height);
        make.top.equalTo(redView.top);
        make.bottom.equalTo(redView.bottom);
        make.width.equalTo(redView.width);
    }];
   
    [redView makeConstraints:^(MASConstraintMaker *make) {
        make.right.equalTo(self.view.right).offset(-margin);
    }];
    
}

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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