构建 View 时可能用到的代理函数调用顺序

本文总结了iPhone视图控制器的生命周期及其对应的代理方法,通过一张图表帮助新手理解何时添加自定义视图绘画、初始化和配置代码。

    很多时候,要记住 iPhone 试图加载的 life-cycle 对应的代理函数是有点头疼的,特别是用 Interface Builder 构建界面的情况下。这给如何找到最佳的位置来添加自定义的视图绘画/初始化/配置成为了一个对于新手来说的难题。下面把目前用到的可能会 override 的方法总结在一张图里,方便新手查询。



注意两点

  1. 上图列出的是常见 case 总结,不适用于所有情况;
  2. 不是每个 case 都一定会用到这些方法的重载

 

转自:http://www.cocoachina.com/iphonedev/sdk/2011/0302/2692.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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