23、Cocoa开发:窗口、菜单、表单及文档应用实践

Cocoa开发:窗口、菜单、表单及文档应用实践

1. 菜单项目的启用与禁用

在Cocoa开发中,我们可以通过绑定来启用和禁用菜单项目,但这种方法有些不自然。更常用的做法是使用带有复选框的单个菜单项来表示状态。以下是具体操作步骤:
1. 回到Interface Builder,选择“Turbo Off”项目,使用 ⌘D 复制它。
2. 将新项重命名为“Turbo”,并配置其值绑定,使用 turbo 键路径连接到 MenuLab_AppDelegate
3. 保存更改,返回Xcode,构建并运行应用程序进行测试。

这种快速方法甚至不需要 toggleTurbo: 方法,如果需要,可以删除该方法以及“Turbo On”和“Turbo Off”项目。

1.1 使用第一响应者启用/禁用菜单项目

这是一种更常见的自动启用和禁用菜单项目的方法,能提供更精细的控制。该方法基于响应者链,当Cocoa即将绘制菜单时,会调用 validateUserInterfaceItem: 方法来检查每个菜单项是否应启用。其声明如下:

- (BOOL)validateUserInterfaceItem:
          (id <NSValidatedUserInterfaceItem>)anItem;

若该方法在响应者链的对象中实现,Cocoa会在适当的时候调用它,以确定用户界

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值