5、SwiftUI开发:从创建应用到理解控件视图

SwiftUI开发:从创建应用到理解控件视图

1. 开发环境与基础操作

1.1 Xcode界面组件

在Xcode顶部,有方案和设备列表。方案可以简单理解为你的应用。点击设备列表,会显示可用的iOS模拟器,若连接了iPhone或iPad,也会显示在列表中,这样就能直接在真机上调试和运行应用。

1.2 自动预览功能

Xcode 11引入了自动预览器,它内置于Xcode 11 IDE右侧。使用自动预览器,无需运行模拟器就能预览SwiftUI代码的更改。具体操作如下:
1. 初始状态下,自动预览窗口为空。
2. 点击“Resume”,几秒后模拟器会加载到画布,模板“Hello World”应用也会加载。
3. 对SwiftUI代码进行修改,例如在 ContentView.swift 文件中修改 Body 属性:

var body: some View {
    List {
        Text("Hello World")
        Text("Learn SwiftUI")
    }
}

复制粘贴上述代码或实时输入代码时,自动预览器会实时更新显示新的列表视图和内容。

1.3 Xcode模拟器

虽然自动预览器适合构建SwiftUI界面,但测试应用的核心逻辑(如网络请求、屏幕切换)时,需要使用Xcode模拟器。操作步骤如下:
1. 回到方案栏旁边的设备列表,选择要测试的模拟器。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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