27、iOS开发:导航控制器与表格视图实现指南

iOS开发:导航控制器与表格视图实现指南

1. 应用骨架搭建与图片添加

在开发过程中,首先要完成应用骨架的搭建。将新的子控制器推送到导航控制器的栈中后,导航控制器会自动处理其他事务。此时,保存所有文件并构建运行应用。若一切正常,应用将启动,显示带有“First Level”标题的导航栏,由于当前数组为空,此时不会显示任何行。

接下来添加图片到项目中,具体步骤如下:
1. 从指定的源代码存档目录中获取包含图片图标的文件夹,其中有一个名为“Images”的文件夹,包含八个 .png 图片,六个用作行图片,另外两个后续用于美化按钮。
2. 在项目导航器中确保能看到“Nav”文件夹,然后将“Images”文件夹从“Finder”拖到“Nav”文件夹(注意不是“Nav”文件夹上方的“Nav”目标),完成图片添加。

2. 第一个子控制器:披露按钮视图

要实现第二个级别的视图控制器,需创建 BIDSecondLevelViewController 的子类。
- 创建子类 :在项目导航器中选择“Nav”文件夹,按 ⌘N 调出新建文件助手,在左窗格选择“Cocoa Touch”,再选择“Objective - C class”并点击“Next”。在下一屏幕,将类命名为 BIDDisclosureButtonController ,父类选择 BIDSecondLevelViewController ,注意检查拼写。该类将管理用户从顶级视图点击“Disclosur

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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