4、暗黑模式开发全攻略

iOS暗黑模式开发实战指南

暗黑模式开发全攻略

1. 开启暗黑模式开发之旅

1.1 在设备上切换到暗黑模式

若你还未在设备上开启暗黑模式,可按以下步骤操作:前往“设置”|“显示与亮度”,即可看到相关设置界面。这里还有“自动”切换选项,你能选择“日落至日出”模式,或者自定义切换时间表,就像汽车导航自动切换日夜模式一样,系统会在亮色和暗黑外观之间自动切换。

1.2 在 iOS 模拟器中使用暗黑模式

开发者可按以下步骤在 iOS 模拟器中操作:
1. 打开 Xcode。
2. 启动模拟器(Xcode | 打开开发者工具 | 模拟器)。
在开发者设置中(设置 | 开发者 | 暗黑外观),能找到暗黑模式切换开关,与普通用户版 iOS 的位置稍有不同。

1.3 在 Xcode 中使用暗黑模式

从 Xcode 开发角度来看,基于 iOS 13 SDK 构建的新项目会自动支持暗黑模式,但基于早期 SDK 构建的项目则不支持。若要将现有项目更新到 iOS 13 SDK,可能会遇到一些问题。不过别担心,后续会介绍如何让现有应用适配暗黑模式。

下面开始创建一个新项目来体验:
1. 启动 Xcode,创建一个新的单视图 - 故事板项目。
2. 给项目命名(这里命名为“Chapter 2 - Dark Mode”),你也可以边看边操作,或者从 GitHub 下载示例代码。

创建完成后,点击“Main.Storyboard”,会看到一个预览切换按钮,可快速查看在亮色和暗黑外观下画布上添加的对象效果,无需启动模拟器。但对于一些通过代码装饰的 UILabel 或 UIButton

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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