UIInterpolatingMotionEffect--视觉差效果

本文介绍iOS7新增的UIInterpolatingMotionEffect类,用于实现简单的视觉差效果。文章详细解释了类的方法和属性,并提供了示例代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    

   UIInterpolatingMotionEffect--视觉差效果,iOS7之后出现的东东,操作简单,方便。通过查看文档发现,这个类中的方法特别少,读者完全可以自己看看就ok了,现在稍加解释:

  - (instancetype)initWithKeyPath:(NSString *)keyPath type:(UIInterpolatingMotionEffectType)type NS_DESIGNATED_INITIALIZER;  // 初始化方法

    - (nullable instancetype)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoder NS_DESIGNATED_INITIALIZER;

  @property (readonly, nonatomic) NSString *keyPath;                    // 对应的属性操作,列入:center.x center.y等,在你手机屏幕左右翻转的时候

  @property (readonly, nonatomic) UIInterpolatingMotionEffectType type;    // 倾斜方式:目前支持两种 水平 垂直

  @property (nullable, strong, nonatomic) id minimumRelativeValue;          // 最小值, keyPath的对应值的变化范围

  @property (nullable, strong, nonatomic) id maximumRelativeValue;         // 最大值,keyPath的对应值的变化范围

   示例代码如下:

   

 遇到什么问题,先自主看看文档学习下,勇于大胆尝试,如果看到头文件中只有百十来行,果断自己撸起啊,对不对啊,这样才能印象更深刻。

这个功能,暂时还没用到过,不过很有特色,之前如果要实现这种效果,貌似要调用陀螺仪之类的东西,现在很简单就解决了,感觉还是很happy的。如果以后项目中用到了,会在来探讨的。也欢迎各种同学积极交流实战经验。

转载于:https://www.cnblogs.com/vegetable-bird/p/5087582.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值