11、打造 JRNL 应用的用户界面:详细指南

打造 JRNL 应用的用户界面:详细指南

1. JRNL 应用概览

JRNL 是一款日记应用,允许用户撰写个人日记,并且可为每篇日记条目选择存储照片或地图位置。用户还能查看一张地图,该地图会显示与当前位置相近的日记条目位置。以下是该应用的主要屏幕及其功能:
| 屏幕名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| 日记列表屏幕 | 显示日记条目列表,顶部有搜索栏,可搜索特定日记;点击顶部“+”按钮可添加新日记条目 |
| 新增日记条目屏幕 | 可输入日记标题、内容,设置评分、获取当前位置、拍照;点击“保存”返回日记列表屏幕并显示新条目,点击“取消”直接返回 |
| 日记条目详情屏幕 | 显示日记的日期、评分、标题、内容、照片和位置地图;点击“< 日记”按钮返回日记列表屏幕 |
| 地图屏幕 | 显示地图,地图上有代表日记条目的标记;点击标记显示注释,点击注释中的按钮显示对应日记条目详情屏幕 |

2. 修改 Xcode 项目

在了解应用屏幕的样子后,可开始构建应用。具体步骤如下:
1. 打开之前创建的 JRNL 项目,确保从“目标”菜单中选择了“iPhone SE(第 3 代)”,构建并运行应用,会看到一个空白的白色屏幕。
2. 点击项目导航器中的“Main storyboard”文件,会发现它包含一个空白视图的场景,这就是运行应用时只看到空白屏幕的原因。
3. 使用 Interface Builder 修改“Main storyboard”文件来配置用户界面。Interface Builder 可用于添加和配置场景,每个场景代表用户将看到的一个屏幕,还能使用属性检查器添加

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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