32、可可框架中的绘图指南

可可框架绘图核心技术解析

可可框架中的绘图指南

1. 矩形、点和大小

在可可框架里,矩形由名为 NSRect 的 C 结构体来表示,它由包含原点的 NSPoint 和包含大小的 NSSize 组成。原点和大小都包含两个 CGFloat 类型的值,这是可可绘图 API 中常用的基本 C 类型,原点有 x 和 y 坐标,大小有宽度和高度。

需要注意的是,核心图形框架中的很多函数使用了等效的结构体 CGRect CGPoint CGSize ,它们的结构布局相同,且都由 CGFloat 元素构成。只要不处理 32 位的旧版应用程序,这些 C 结构体的布局是相同的,并且可以使用内联函数(如 NSRectToCGRect NSSizeFromCGSize 等)进行相互转换,这些函数本质上就是类型转换。在后续内容中,主要会使用带有 NS 前缀的版本。

2. 路径基础

可可的绘图机制包含路径的概念,路径可以包含任意数量的直线或曲线线段。每个路径不一定要连续,我们可以在某一点“提起笔”,然后在另一点重新开始绘制。在实际绘制路径之前,可以指定一些值,如线宽、颜色等,这些设置将应用于路径的每一部分。路径所勾勒出的形状也可以用不同的颜色或图案填充。

3. 创建 NSView 子类

下面通过创建一个能绘制笑脸的应用程序来进行探

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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