2015/10/20 类似UItarBarController 界面 设计 微博项目 自定义键盘

本文详细介绍了如何将键盘划分为整体、表情和工具栏三个部分,并通过代理模式实现表情键盘的切换。同时,利用枚举和懒加载优化工具栏按钮的管理,确保界面的高效响应与用户体验。

1.将键盘划分三块 > 整体 > 表情 > 下面的toolbar, 整体里面装有 表情/toolbar

2.toolbar内部封装四个按钮,位置在- (void)layoutSubviews方法中计算好,提供给外部一个枚举,将button的tag值赋值给枚举,外部根据枚举类型判断点击那个按钮

3.toolbar有代理,根据代理 设置具体的按钮点击实现。

4.toolbar 可以切换不同的表情键盘,可以使用一个底层contentview 来装表情view,有四个表情界面,在点击不同的toolbar创建时,使用懒加载方法,切换不同的表情键盘。表情键盘的frame 可以在创建的时候设置成底层view一样,也可以在- (void)layoutSubviews 拿出点击的键盘,[self.view。subviews  lasobject]; 设置frame 。在点击后  重写调用[self setNeedsLayout]方法 重新计算contentview内部的子控件的frame。

5.封装一个控件时,尽量做到不暴漏自己内部控件给外部,只给外部调用自己内部控件的接口。

注意点:switch()循环中使用变量,要加大括号{};


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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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