9、iOS 动画开发:从视图到图层的进阶之路

iOS动画开发进阶:视图与图层实战

iOS 动画开发:从视图到图层的进阶之路

在 iOS 应用开发中,动画效果能够显著提升用户体验。本文将详细介绍如何在项目中构建和运行动画,涵盖从菜单内容添加到动态视图动画,再到图层动画的完整过程。

1. 构建项目与添加菜单内容

首先,构建并运行项目,打开菜单时,标题应向上移动到菜单栏垂直中心上方的位置。接下来的任务是在菜单中显示项目列表,这些项目可添加到打包列表中。

ViewController.swift 文件里,滚动到 actionToggleMenu 方法底部,添加以下代码:

if isMenuOpen { 
  slider = HorizontalItemList(inView: view) 
  slider?.didSelectItem = {index in 
    print("add \(index)") 
    self.items.append(index) 
    self.tableView.reloadData()
    self.actionToggleMenu(self) 
  } 
  if let superview = titleLabel.superview, let slider = slider { 
    superview.addSubview(slider) 
  } 
} else { 
  slider?.removeFromSuperview() 
}

若菜单即将打开,会创建一个 HorizontalItemList <

【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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