UITabBarController使用详解

转载 于 2014-09-12 14:18:54 发布 · 892 阅读 · 0

本文详细解析了前端开发领域的核心技术，包括HTML、CSS、JavaScript等，旨在为开发者提供全面的技术指南。
http://www.cnblogs.com/martin1009/archive/2012/05/30/2526401.html
UITabBarController用法详解 - iOS - UI基础知识总结15
毛毛虫
06-12 4413
UITabBarController是IOS中很常用的一个viewController，例如系统的闹钟程序，ipod程序等。UITabBarController通常作为整个程序的rootViewController，而且不能添加到别的container viewController中（在后面会详细解释） 先通过UITabBarController的层级图来分析一下它的结构组成 它是
iOS页面跳转与UITabBarController使用详解
通过这个例子可以看出，UITabBarController和UINavigationController是如何结合使用来实现复杂的页面跳转逻辑的。在实际应用中，页面跳转的逻辑可能更加复杂，但基本的组合使用方法和原则是相同的。 总结来说，页面...
详解iOS App中UiTabBarController组件的基本用法
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在本文中，我们将深入探讨如何在iOS App中使用`UITabBarController`的基本用法。 首先，`UITabBarController`通常是应用程序的根控制器，它包含了多个`UIViewController`的子实例，每个子实例对应一个标签页。在...
iOS开发：UITabBarController详解与实战
本教程将详细介绍如何在iOS应用中基本使用UITabBarController。” 在iOS应用的UI开发中，UITabBarController扮演着至关重要的角色，它与UINavigationController相似，能有效地管理并切换多个控制器。这个控件常被...
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
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【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模，构建出整个微电网的集中状态空间模型，并在此基础上实施线性化处理，便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤，包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导，最终通过Matlab代码实现模型仿真验证，展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法；②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用；③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计；④通过Matlab代码复现和扩展模型，服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程，重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导，同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
jira从入门到精通.doc
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CursorFreeVIP-1.11.03-windows辅助ai工具刷新机器码
12-05
和cursor辅助搭配，辅助理解代码
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
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基于MATLAB的光伏板缺陷检测系统.zip
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三维点云数据处理与可视化教学资源库_包含点云采集去噪配准分割分类特征提取三维重建语义理解深度学习点云处理PointNetRandLA-NetKPConv等.zip
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基于少量序列纹理稀疏图像的高精度三维地形重建系统_通过有限图像资源实现数字高程模型与数字地形模型的自动化生成_适用于地理信息系统分析地质灾害监测城市规划及虚拟现实场景构建_整合.zip
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Python实现QQ空间数据爬取：完整项目源码与详细文档
12-05
本项目提供一套完整的Python编程工具包，专门用于采集QQ空间平台的相关数据。该资源包内容完备，包含详尽的技术文档与使用指南。 本资源包中的核心代码已通过系统化测试，各项预设功能均运行稳定可靠。代码结构清晰，注释完整，便于使用者理解与二次开发。 该工具包适用于计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的高校学生、研究人员及行业开发者。可用于课程实践、毕业设计、科研项目的数据采集环节，或作为学习网络爬虫技术的参考案例。对于具备一定Python编程基础的开发者，可根据实际需求对代码模块进行修改和功能扩展，以适配不同的应用场景。 本资源旨在为相关领域的学习者与开发者提供一套经过验证的技术实现方案，促进技术交流与知识共享。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
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内容概要：本文档介绍了基于物理信息PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合深度学习与物理定律，利用神经网络对偏微分方程进行数值求解，在不依赖传统网格划分的前提下实现对复杂声波传播过程的高精度模拟。文档还列举了多个相关科研方向的技术服务内容，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域，展示了PINN及其他先进算法在科学研究中的广泛应用前景。此外，文中强调科研需逻辑严谨、善于借力，并提倡创新思维与系统性学习路径。 适合人群：具备一定数学建模和编程基础，从事科学计算、工程仿真或人工智能交叉领域研究的研究生、科研人员及工程师。 使用场景及目标：①解决传统数值方法难以处理的高维、复杂边界条件下的声波方程求解问题；②探索深度学习在物理系统建模中的应用；③为相关科研项目提供算法支持与代码参考。 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐步实践，理解PINN构建损失函数、嵌入物理约束的基本原理，并可扩展至其他类型的偏微分方程求解任务中。同时推荐按文档结构系统浏览，以全面掌握技术背景与应用场景。
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seata学习示例代码
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基于深度神经网络架构的计算系统。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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