ios规范与技巧

本文提供了针对不同iPhone型号(包括iPhone 6 Plus、iPhone 6等)的设计指导,涵盖分辨率、状态栏高度、导航栏高度等关键尺寸信息,并介绍了常用字体及页面布局建议。

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1、  ios7  ios8是分水岭  桌面设计风格转变为扁平

2、 设备                 尺寸          分辨率                             状态栏高度     导航栏高度    标签栏高度   APPStore   程序应用   主屏幕  Spotlight搜索  标签栏  工具栏/导航栏

        iphone6p        5.5寸       1920x1080     401ppi        54px            132px             146px       1024x1024   120x120     152x152       58x58        75x75      66x66

        iphone6p设计分辨率     1242x2208                         60px             132px             146px       1024x1024   180x180     152x152       87x87       75x75       66x66

        iphone6           4.7寸       1334x750      326ppi       40px               88px               98px         1024x1024   120x120     152x152       58x58        75x75     44x44

        iphone5\5c\5s                 640x1136      326ppi        40px              88px               98px         1024x1024   120x120     152x152       58x58        75x75     44x44

        iphone4\4s                       640x960       326ppi        40px               88px               98px         1024x1024   120x120     114x114       58x58        75x75     44x44

       设计图出三版  

3、页面布局体验 

常用的点击类控件44x44px

4、字体

STHeiti-Light.ttc和STHeiti-Medium.ttc 中文常用字体  方正黑体简

_H_Helvetica.ttc和_H_HelveticaNeue.ttc英文以及数字常用字体 Helvetica

LockClock.ttf时间锁定字体

5、字体大小

文本不小于11点

文本总使用常规和中重 一般不用轻或者加粗

一般来说,自豪与行间距在每一档的文本尺寸设置中差别为1点

小文本尺寸中,字间距相对较大


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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