ios项目开发笔记

本文介绍如何使用Swift优化UITableView的表现,包括调整cell间距、隐藏背景视图、移除多余cell、去除分割线、禁用cell选中效果及导航栏状态控制等。
1:设置tableview的cell之间的宽度:

 tableview.rowHeight = 52;

2:去掉tableview自动生成产生的backGroudView:

 tableview.backgroundView = nil;

3:去掉tableview部分组Style模式下的多余的cell:

 UIView *view =[ [UIView alloc]init];

    view.backgroundColor = [UIColor clearColor];

    [tableview setTableFooterView:view];

4:删除tableView 中Cell 之间的线条:

// 去除cell之间的线条

    [self.tableview setSeparatorStyle:UITableViewCellSeparatorStyleNone];


5:cell上添加控件之后或者让cell不被点中:

 cell.selectionStyle = UITableViewCellSelectionStyleNone;

6:控制navigation的状态:

 self.navigationController.navigationBarHidden = NO;

7:去掉tabBarItem选中后的高亮颜色

 [[UITabBar appearance] setSelectionIndicatorImage:[[[UIImage alloc] init] autorelease]];

8:检查网络是否处于连接状态。

+ (BOOL)isConnectionAvailable

{

    SCNetworkReachabilityFlags flags;

    BOOL receivedFlags;


    SCNetworkReachabilityRef reachability = SCNetworkReachabilityCreateWithName(CFAllocatorGetDefault(), [@"dipinkrishna.com" UTF8String]);

    receivedFlags = SCNetworkReachabilityGetFlags(reachability, &flags);

    CFRelease(reachability);

    

    if (!receivedFlags || (flags == 0) )

    {

        return FALSE;

    } else {

        return TRUE;

    }

}




【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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