Watch OS 2 Complication 开发教程 (二) (持续连载中)

本文介绍了Watch Complication中的CLKImageProvider与CLKTextProvider使用方法,包括初始化方式及实战示例。

前言:在无数个明天之后,我写出了开发教程(二)供大家参考^_^

那么今天我来讲讲Complication的Provider

Provider大体而言总共有两个分类

CLKImageProvider和CLKTextProvider

1.CLKImageProvider

那么CLKImageProvider是何方神圣呢?请看代码

CLKImageProvider(onePieceImage: UIImage)

也就是说,CLKImageProvider会接受一个UIImage然后再提供给模版中指定的ImageProvider(不懂的话翻到最下面看代码)

当然,CLKImageProvider也有另一个初始化方法

CLKImageProvider(onePieceImage: UIImage, twoPieceImageBackground: UIImage?, twoPieceImageForeground: UIImage?)

这个代码相当于背景和前景的叠加,同理不再详细介绍

顺便吐槽一句,WWDC的Session上用的CLKImageProvider被Xcode7 beta5里面被Deprecated了

2.CLKTextProvider

相比CLKImageProvider, CLKTextProvider就有更多的“兄弟姐妹”了

原因是Watch的布局需要简单化,而最好的莫过于不显示省略号,所以偶尔会把文本改编缩短,这个时候传统的NSString就有一些力不从心了,因此出现了CLKTextProvider的各个“兄弟姐妹”

在这里举一个例子

CLKSimpleTextProvider

这个是最简单的,初始化既可以这样

CLKSimpleTextProvider(text: String)

也就是直接提供一个字符串显示

也可以这样

CLKSimpleTextProvider(text: String, shortText: String?)

提供一个长的字符串和一个缩编版的字符串

还可以这样

CLKSimpleTextProvider(text: String, shortText: String?, accessibilityLabel: String?)

提供Accessibility内容

如果有兴趣排布像时间等内容的话,Complication也有专用的Provider,大家自己去看,在这里就先不涉及了

3.实战

那么从最简单的PlaceHolder开始实战吧

(PlaceHolder就是当用户在表盘编辑界面时出现的那些文字,如图,表盘只会读取一次PlaceHolder(第一次运行),然后直接就缓存了,也就是说如果要刷新PlaceHolder的内容只能卸载再安装)


还记得上一节我们创建的项目吗,打开那个项目,在最后一个函数(getPlaceholderTemplateForComplication)中加入以下内容

<span style="white-space:pre">	</span>let template = CLKComplicationTemplateModularLargeStandardBody()
        template.headerImageProvider = CLKImageProvider(onePieceImage: UIImage(named: "x2")!)
        template.headerTextProvider = CLKSimpleTextProvider(text: "Title")
        template.body1TextProvider = CLKSimpleTextProvider(text: "content is blank")
        handler(template)

讲解一下,在template中我们定义了CLKCompliactionModularLargeStandardBody这个template(像这样的模版有很多,按住Command键点CLKCompliactionModularLargeStandardBody看里面的模版和它的内容

然后第一行我们定义了这个模版中的标题图像(这个图像我将它命名为x2拖入到了资源文件中)

第二行我们通过CLKSimpleTextProvider定义了这个PlaceHolder的标题

第三行我们又定义了这个PlaceHolder的内容

然后把这个template的内容传给了handler

然后运行一下,yay!成功了



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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