25、使用集合视图和 SwiftData 优化应用界面与数据存储

使用集合视图和 SwiftData 优化应用界面与数据存储

在开发应用时,优化界面展示和数据存储是提升用户体验的关键。本文将介绍如何使用集合视图(Collection Views)优化界面布局,并利用 SwiftData 框架实现数据的持久化存储。

集合视图入门

集合视图可以更灵活地展示数据,尤其适合在不同设备上利用额外的屏幕空间。以下是使用集合视图的详细步骤:

配置集合视图单元格
  1. 确保文档大纲中集合视图单元格的名称已更改为 journalCell
  2. 在文档大纲中选择 journalCell ,点击连接检查器按钮,显示 journalCell 的输出口。
  3. photoImageView 输出口拖到表格视图单元格中的图像视图。
  4. dateLabel 输出口拖到表格视图单元格中的顶部标签。
  5. titleLabel 输出口拖到表格视图单元格中的底部标签。
  6. 完成后,验证连接是否与截图一致。
修改 JournalListViewController 类

为了让 JournalListViewController 类与集合视图配合工作,需要进行以下修改:
1. 修改类声明
- 点击项目导航器中的

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型参数,增加了项目的互动性实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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