iOS UIRefreshControl的使用 示例

本文详细介绍了如何在UITableViewController中自定义UIRefreshControl的使用,包括初始化、属性设置以及事件绑定,并通过实现下拉刷新方法来更新数据,确保页面整洁无多余空白。

 UIRefreshControl目前只能用于UITableViewController

UITableViewController已经声明了UIRefreshControl,但是还没有初始化,所以需要我们自己初始化


在talbeViewController中 直接调用refreshControl 初始化

  self.refreshControl = [[UIRefreshControl alloc] init];   
  self.refreshControl.attributedTitle = [[NSAttributedString alloc] initWithString:@"下拉刷新"];  
  // 绑定下拉刷新事件 
  [self.refreshControl addTarget:self action:@selector(refreshTableViewAction:) forControlEvents:UIControlEventValueChanged]; 
   // 下面这条必须有,不然会造成tableView页面上面多出一小片空白   
  self.tableView.tableHeaderView = [[UIView alloc] init];

实现下拉刷新方法
-(void)refreshTableViewAction:(id)sender{
    AllListManager *allList = [[AllListManager alloc] init];
    [allList requestAllDataWithListId:self.author];
    allList.result = ^(NSMutableArray *resultArray){
        self.allDataArray = resultArray;
        [self.tableView reloadData];
  // 数据请求完成后 停止刷新。
  [self.refreshControl endRefreshing];
    };
    
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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