旋转和缩放视图的代码

http://blog.youkuaiyun.com/studyrecord/article/details/6439204

- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary*)launchOptions {    

 

    // Override point for customization after application launch.

 

    // Add the view controller's view to the window and display.

 

    UIImageView *myImageView = [[UIImageView alloc]initWithFrame:CGRectMake(window.frame.size.width/2-50.0,              

                                                               window.frame.size.height/2-50.0, 100.0, 100.0)];

    myImageView.backgroundColor = [UIColor redColor];

    [UIImageView beginAnimations:nil context:nil];

    [UIImageView setAnimationDuration:3.0];

    //视图翻转

    [myImageView setTransform:CGAffineTransformMakeRotation(10.0)];

    [UIImageView commitAnimations];

 

    //视图缩放

    CGAffineTransform transform = CGAffineTransformMakeRotation(60);

    transform = CGAffineTransformScale(transform, 0.1, 0.1);

    [myImageView setTransform: transform];  

 

 

    [self.window addSubview:myImageView];

    //[self.window addSubview:viewController.view];

    [self.window makeKeyAndVisible];

 

    return YES;

}



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预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 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,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与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注释,便于理解二次开发。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与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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