UIKit之图片浏览器

功能需求

实现一个图片浏览器,点击左右按钮可以切换背景图,且更新背景图对应的索引页和图片描述内容。

分析:

  • 实现一个UIView的子类即可,该子类包含多个按钮。

实现步骤:

  1. 使用OC语言,故创建cocoa Touch类型文件。Xcode会创建.h文件和.m文件:PicBrowserDemo类。
    在这里插入图片描述

  2. 图片资源导入:注意图片不要重名
    注意各项的类型:Root是Array,其余是Dictionary

  3. 实现该类。
    该类带有多个控件,令其继承UIView。
    a. 声明类的成员变量:在.h文件中定义:,类型是strong。
    该图片浏览器需要两个可显示文字内容但不可修改的Label、两个前后图片切换的按钮以及承载图片的视图。
    在.h 文件中:

@interface PicBrowserDemo : UIView
@property(strong, nonatomic) UIImageView  *imageView;
@property(strong, nonatomic) UILabel *label1;
@property(strong, nonatomic) UILabel *label2;
@property(strong, nonatomic) UIButton *btn1;
@property(strong, nonatomic) UIButton *btn2;
@end

b. 创建plist类型文件,直接在项目下创建,plist文件属于resource类型文件,在该栏目下可找到。
选择root类型为Array,而每个元素设置为字典,因为每个字典中存图片的名称和title(描述)。

c. .m 文件:

// 1 plist:
	信息填写
// 2 初始化各个组件,显示的信息以第一张为基准
// 3 nxt
// 4 pre
// 5 降低冗余,合并:pre、nxt函数

#import "PicBrowserDemo.h"

// 写私有属性:在这里
@interface PicBrowserDemo()
// assign、strong的区别: asign表示基本类型的变量
@property(nonatomic, strong) NSArray *pic;
@property(nonatomic, assign) int index;

@end

// 从plist中读取到的各图片信息集合

@implementation PicBrowserDemo
-(instancetype) initWithFrame:(CGRect)frame{
   
   
    self = [super initWithFrame:frame];
    if(self){
   
   
        // 初始化5个组件
        _imageView = [[UIImageView alloc] initWithFrame:CGRectMake(80, 230, 150, 150)];
        // 图片模式:放入如何显示的 按比例缩放,不会拉伸变形
        _imageView.contentMode = UIViewContentModeScaleAspectFit;
        
        // 初始化为pic中第一张图片
        NSDictionary *dict = self.pic[0];
        _imageView.image =</
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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