12、iPhone 应用开发:饮品列表与详情视图实现指南

iPhone 应用开发:饮品列表与详情视图实现指南

在开发饮品相关的 iPhone 应用时,我们会面临诸多挑战,如如何高效管理饮品数据、如何实现列表视图与详情视图的切换等。本文将详细介绍实现这些功能的具体步骤和技术要点。

1. 饮品列表数据处理

在开发初期,我们遇到了一个问题:当前饮品数据硬编码在实现文件的数组中,无法直接导入 Sam 发送的饮品列表。为了解决这个问题,我们引入了 plist(属性列表)这种数据存储方式。

1.1 plist 简介

plist 即“property list”,在 OS X 系统中已存在很长时间。在我们的应用中,有很多地方会用到 plist,例如创建项目时 Xcode 自动生成的 DrinkMixer - Info.plist,它除了存储应用图标外,还包含应用启动时要加载的主 nib 文件、应用版本等信息。我们可以像操作其他文件一样,使用 Xcode 创建和编辑 plist 文件。

1.2 创建并使用 plist

在导入 Sam 的列表之前,我们先创建一个相同格式的示例 plist 进行测试。具体操作步骤如下:
1. 创建空 plist :回到 Xcode,展开 Resources 文件夹,右键点击 Resources,选择 Add → New file,在 Mac OS X Resource 中选择 Property List,将新列表命名为 DrinkArray.plist。
2. 格式化并填充 plist :打开文件,将根类型改为 Array,项类型改为 strings,然后填充饮

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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