28、iOS开发实用技术与App上架准备

iOS开发实用技术与App上架准备

1. UIWebView的使用

1.1 UIWebView简介

iPhone OS 自带了一个强大的控件 UIWebView,它使用 Web Kit 来处理网页内容,本质上就像一个封装好的 Safari 浏览器。你既可以用它像普通浏览器一样加载外部 URL,也能加载本地的 HTML 文档。而且,它是最容易使用的控件之一。

1.2 创建 UIWebView

要创建一个 UIWebView,只需在 Interface Builder 中将其拖到你的视图上,并在视图控制器中为它设置一个输出口。

1.3 使用 UIWebView 加载 URL

使用 UIWebView 加载 URL 非常简单,示例代码如下:

NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://www.headfirstlabs.com"]; 
NSURLRequest *request = [NSURLRequest requestWithURL:url]; 
webView.scalesPageToFit = YES; 
[webView loadRequest:request];

上述代码的步骤为:
1. 用实际的 URL 初始化一个 NSURL 对象。
2. 启用 scalesPageToFit 属性,以便初始时显示整个页面。
3. 发送 loadRequest: 消息给

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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