16、iPhone应用开发:模态视图与滚动视图的实现与优化

iPhone应用开发:模态视图与滚动视图的实现与优化

1. 模态视图的概念与作用

在iPhone应用开发中,模态视图是一种特殊的视图展示方式,它能够将用户的注意力集中在当前任务上。当用户在应用中进行导航时,通常会看到视图随着数据的浏览而进行入栈和出栈操作。然而,有些任务与常规的向下钻取导航不同,需要特别引起用户的注意,这时就可以使用模态视图。

例如,在DrinkMixer应用中,当用户想要添加新饮料时,就会使用模态视图。用户必须先保存添加的饮料或者取消操作,才能返回主应用界面。与使用 pushViewController:animated: 方法将视图推送到栈上不同,模态视图是从屏幕底部滑入并覆盖整个屏幕,包括导航栏。用户必须先处理这个新的模态视图,才能继续使用应用。

2. 实现模态视图的步骤
2.1 显示模态视图

任何 UIViewController 都可以显示和隐藏模态视图。要在当前视图之上显示模态视图,只需向当前视图发送 presentModalViewController:animated: 消息。以下是在 RootViewController.m 文件中实现点击 + 按钮时显示 AddDrinkViewController 作为模态视图的代码:

#import “RootViewController.h”
#import “DrinkConstants.h”
#imp
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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