iOS-王云鹤 APP首次启动显示用户指导

本文详细介绍了如何在应用中实现用户引导页面,并通过判断应用是否为首次启动来加载相应的引导内容。通过构建一个继承自UIViewController的UserGuideViewController类,实现用户引导页面的滚动展示与交互逻辑,同时在AppDelegate中通过NSUserDefaults判断并决定应用启动时的视图展示。

这个功能的重点就是在如何判断应用是第一次启动的. 其实很简单

我们只需要在一个类里面写好用户引导页面  基本上都是使用UIScrollView 来实现,

新建一个继承于UIViewController的类 命名为 UserGuideViewController ,

UserGuideViewController.m 写

- (void)viewDidLoad

{

    [super viewDidLoad];

// Do any additional setup after loading the view.

    self.view.backgroundColor = [UIColor redColor];

    [self initGuide];//加载新用户指导页面

}

-(void)initGuide{

    

    UIScrollView *scrollView = [[UIScrollView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 320, 640)];

    [scrollView setContentSize:CGSizeMake(1280, 0)];

    [scrollView setPagingEnabled:YES];  //视图整页显示

    UIImageView *imageview = [[UIImageView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 320, 460)];

    [imageview setImage:[UIImage imageNamed:@"0.png"]];

    [scrollView addSubview:imageview];

    [imageview release];

    

    UIImageView *imageview1 = [[UIImageView alloc] initWithFrame:CGRectMake(320, 0, 320, 460)];

    [imageview1 setImage:[UIImage imageNamed:@"1.png"]];

    [scrollView addSubview:imageview1];

    [imageview1 release];

    

    UIImageView *imageview2 = [[UIImageView alloc] initWithFrame:CGRectMake(640, 0, 320, 460)];

    [imageview2 setImage:[UIImage imageNamed:@"2.png"]];

    [scrollView addSubview:imageview2];

    [imageview2 release];

    

    UIImageView *imageview3 = [[UIImageView alloc] initWithFrame:CGRectMake(960, 0, 320, 460)];

    [imageview3 setImage:[UIImage imageNamed:@"3.png"]];

    

    imageview3.userInteractionEnabled = YES;    //打开imageview3的用户交互;否则下面的button无法响应

    [scrollView addSubview:imageview3];

    [imageview3 release];

    

    UIButton *button = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeRoundedRect];//imageview3上加载一个透明的button

    [button setTitle:@"立即体验" forState:UIControlStateNormal];

    [button setFrame:CGRectMake(46, 371, 230, 37)];

    [button addTarget:self action:@selector(firstpressed) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];

    [imageview3 addSubview:button];

    [self.view addSubview:scrollView];

    [scrollView release];

    button.backgroundColor =[UIColor redColor];

}

//Button的方法  ViewController为 指导完之后 点击进入的主视图

- (void)firstpressed{

    [self presentModalViewController:[[[ViewController alloc] init] autorelease] animated:YES];  //点击button跳转到根视图s

}



----------------------------------------------------------

AppDelegate.m 中的代码  


#import "AppDelegate.h"


#import "ViewController.h"



@implementation AppDelegate


- (void)dealloc

{

    [_window release];

    //[_viewController release];

    [super dealloc];

}


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

{

    self.window = [[[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]] autorelease];

    

    

    //判断是不是第一次启动

    if (![[NSUserDefaults standardUserDefaults]boolForKey:@"firstLaunch"]) {

        [[NSUserDefaults standardUserDefaults ]setBool:YES forKey:@"firstLaunch"];

        NSLog(@"第一次启动");

        //如果是第一次启动 使用UserGuideViewController

        UserGuideViewController *userGUideViewController =[[UserGuideViewController alloc]init];

        self.window.rootViewController =userGUideViewController;

        [userGUideViewController release];

        

    }

    else{

        NSLog(@"不是第一次启动");

        //如果不是第一次启动 使用应用的的主视图

        ViewController *Vc = [[ViewController alloc] init];

                 self.window.rootViewController = Vc;

                [Vc release];

                

        

    }

    self.window.backgroundColor = [UIColor whiteColor];

    [self.window makeKeyAndVisible];

    return YES;


}




同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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