iOS自动消失提示框

+(void)showMessage:(NSString*)message
{
    UIWindow* window = [UIApplicationsharedApplication].keyWindow;
    UIView*showview =  [[UIViewalloc]init];
    showview.backgroundColor = [UIColorblackColor];
    showview.frame = CGRectMake(1, 1, 1, 1);
    showview.alpha = 1.0f;
    showview.layer.cornerRadius = 5.0f;
    showview.layer.masksToBounds = YES;
    [window addSubview:showview];
     
    UILabel*label = [[UILabelalloc]init];
    CGSize LabelSize = [message sizeWithFont:[UIFontsystemFontOfSize:17] constrainedToSize:CGSizeMake(290, 9000)];
    label.frame = CGRectMake(10, 5, LabelSize.width, LabelSize.height);
    label.text = message;
    label.textColor = [UIColorwhiteColor];
    label.textAlignment = 1;
    label.backgroundColor = [UIColorclearColor];
    label.font = [UIFontboldSystemFontOfSize:15];
    [showview addSubview:label];
    showview.frame = CGRectMake((SCREEN_WIDTH - LabelSize.width - 20)/2, SCREEN_HEIGHT - 100, LabelSize.width+20, LabelSize.height+10);
    [UIViewanimateWithDuration:1.5 animations:^{
        showview.alpha = 0;
    } completion:^(BOOLfinished) {
        [showview removeFromSuperview];
    }];
}
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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