iOS:CALayer的隐式动画的详解

本文详细介绍了如何利用CALayer的隐式动画特性,在触摸事件触发时,实现子层动画跑到点击位置,并在动画过程中改变其透明度和形变的效果。通过在控制器类中编写代码,演示了从创建子层、设置属性到添加到根层的过程,再到处理触摸事件并开启动画的过程。最后展示了触摸触发前后子层动画变化的直观效果。
CALayer的隐式动画属性:
•每一个UIView内部都默认关联着一个CALayer,称这个Layer为Root Layer。所有的非Root Layer都存在着隐式动画,隐式动画的默认时长为1/4秒。
•当修改非Root Layer的部分属性时,相应的修改会自动产生动画效果,能执行隐式动画的属性被称为“可动画属性”,诸如:
1.bounds: 缩放动画
2.position: 平移动画
3.opacity: 淡入淡出动画(改变透明度)
•在文档中搜素animatable可以找到所有可动画属性
•如果要关闭默认的动画效果,可以通过动画事务方法实现:

[CATransaction begin];

[CATransaction setDisableActions:YES];

// ...一些其他的代码<#code#>

[CATransaction commit];

 

具体的演示实例如下:只需要在控制器ViewController类中写代码即可.......

操作目的:当我们触摸屏幕时,子层会动画跑到点击的位置停留下来,同时动画的过程中,它的透明度和形变也可以发生改变。

 

操作步骤:

1.创建子层,设置属性,然后添加到根层

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];
    
    //创建子层并设置属性(使用了默认的锚点)
    self.subLayer = [[CALayer alloc]init];
    self.subLayer.bounds = CGRectMake(0, 0, 100, 100);
    self.subLayer.position = CGPointMake(100, 100);
    self.subLayer.backgroundColor = [[UIColor redColor]CGColor];
    
    //将子层添加到根层
    [self.view.layer addSublayer:self.subLayer];
}

2.重写-(void)touchBegan:(NSSet*)touches withEvent:(UIEvent *)event方法,进行触摸事件的处理,动画过程中处理的代码如下:

  //取出当前点

    //取出当前点
    UITouch *touch = [touches anyObject];
    CGPoint location = [touch locationInView:self.view];

  //开始动画事物([CATransaction setDisableActions:YES]关闭隐式动画后,子层直接跳到了触击位置,没有了移动动画流程)

    //动画事物开始
    [CATransaction begin];
    
    //关闭隐式动画
    //[CATransaction setDisableActions:YES];

  //设置动画持续时间为1秒

    [CATransaction setAnimationDuration:1.0];

 //设置子层的动画后的位置

    //设置子层的位置为当前点坐标
    self.subLayer.position = location;
    
    //CGRect frame = self.subLayer.frame;  
    /*
    虽然CALayer可以使用frame,但最好还是使用bounds和position。为层设置动画时,用bounds和position会方便一点
    */
    //self.subLayer.frame = CGRectMake(location.x, location.y, frame.size.width, frame.size.height);

 //设置子层透明度的变化值,透明度由1.0变成了0.5

    //设置透明度
    self.subLayer.opacity = 0.5;

 //设置子层变形,以x为旋转轴旋转45度

    //将子层以x轴为轴旋转45度
    self.subLayer.transform = CATransform3DMakeRotation(M_PI_4, 1, 0, 0);

 //提交动画事物

    //动画事物提交
    [CATransaction commit];

 

3.演示结果如下:

没有任何触发时的截图:                                         在屏幕右下角点击一下,子层慢慢移动了此位置,并且透明度慢慢变浅,形变产生

   

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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