23、Cocoa应用开发:窗口、菜单、表单与文档应用全解析

Cocoa应用开发:窗口、菜单、表单与文档应用全解析

菜单项目的启用与禁用

在Cocoa应用开发中,我们可以通过绑定来启用和禁用菜单项,但这种方式有些人为化,并非处理应用范围内布尔值的常规方法。更常见的做法是使用带有复选框的单个菜单项来指示状态,就像窗口中的复选框那样。以下是具体操作步骤:
1. 回到Interface Builder,选择“Turbo Off”项,使用 ⌘D 进行复制。
2. 将新项重命名为“Turbo”,并配置其值绑定,使用 turbo 键路径连接到 MenuLab_AppDelegate
3. 保存,返回Xcode,进行构建和运行测试。这种快速方法甚至不需要 toggleTurbo: 方法,如果需要,可删除该方法以及“Turbo On”和“Turbo Off”项。

另外,我们还可以使用第一响应者来自动启用和禁用菜单项,这种方法能提供更精细的控制。其原理是通过响应者链搜索 validateUserInterfaceItem: 方法,该方法的声明如下:

- (BOOL)validateUserInterfaceItem:
          (id <NSValidatedUserInterfaceItem>)anItem;

当Cocoa准备绘制菜单时,通常是用户点击菜单栏时,会针对每个菜单项调用该方法,以确定是否启用该菜单项。以下是一个示例:
1. 在Xcode中

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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