12、iOS应用开发:构建“Let‘s Eat”应用的用户界面

iOS应用开发:构建“Let’s Eat”应用的用户界面

1. 项目概述与目标

在之前的工作中,我们已经创建了一个新的Xcode项目,为应用添加了一个标签栏,使用户能够在“Explore”和“Map”屏幕之间进行选择,添加了包含应用资源的 Assets.xcassets 文件,并使用自定义颜色和图标修改了应用的启动屏幕。当应用启动时,会短暂显示启动屏幕,随后显示“Explore”屏幕,但目前该屏幕还是空白的。

我们的目标是让“Explore”屏幕显示一个包含20个空的集合视图单元格的集合视图,以及一个包含按钮的集合视图部分标题。点击该按钮将显示一个代表“Locations”屏幕的视图,同时配置一个“Cancel”按钮以关闭此视图并返回“Explore”屏幕。

2. 技术要求

我们将继续在之前创建的“LetsEat”项目上进行开发。可以从以下链接下载本章完成后的Xcode项目: https://github.com/PacktPublishing/iOS-16-Programming-for-Beginners-Seventh-Edition 。还可以通过以下视频查看代码的运行情况: https://bit.ly/3SmqqdA

3. 向“Explore”屏幕添加集合视图

集合视图是

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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