【iOS开发-64】微博案例练习:用代码自定义cell,主要内容是针对不同高度的cell

本文详细介绍了如何利用XIB布局cell进行滚动视图和表格视图的布局,特别关注了不同高度cell的自适应处理。通过封装模型、视图、控制器,实现高度计算和显示控制,确保用户体验的一致性和流畅性。

(1)效果



(2)源代码和素材下载

http://download.youkuaiyun.com/detail/wsb200514/8089727


(3)总结

——可以利用xib布局cell,但是这种情况的cell时固定高度

——如果每个cell是不同高度,则需要用到代码,核心思想是根据cell里面子控件的高度计算这个cell的高度

——这里面用到的知识点之一,计算一段文字所占据的高宽,就是确定文字大小,文字宽度之后,可以利用一个方法计算出这段文字的宽高,当然这个方法返回的东西很多,size只是其中之一的属性。

    CGSize nameMaxSize=CGSizeMake(MAXFLOAT, MAXFLOAT);
    NSDictionary *nameAttr=@{NSFontAttributeName:[UIFont systemFontOfSize:14]};
    CGSize nameSize=[self.status.name boundingRectWithSize:nameMaxSize options:NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin attributes:nameAttr context:nil].size;

——知识点之二,因为这个项目一打开的主页就是一个滚动的视图也就是一个tableView,所以我们可以删除项目原先的ViewController,创建一个tableViewController作为主入口。把这个控制器作为主入口的设置是:is Initial View Controller,打钩即可。(删除这个控制器自带的cell)



——知识点之三,还是封装。模型、视图、控制器各司其职。

——对于只提供外界访问的变量,即只有getter的那些变量,在@property时候增加一个readonly,防止被其他人修改。

——plist里面的number类型数据的1和0,可以被直接转换成BOOL 的0和1。

——修改cell高度的除了直接用tableView.cellHeight这个属性之外,还有一个代理方法,就是本例中用到的方法。

-(CGFloat)tableView:(UITableView *)tableView heightForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath{

}

——对于部分控件,如果有的话就显示,如果没有就隐藏,这里面hidden属性至关重要,而且hidden的YES和NO最好是成对出现。因为这些cell会被放入缓存池,再次取出来使用的时候如果没有判断是否显示则会出错。

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、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。通过项目践,参与者可深入掌握SLAM算法的现原理,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践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的操经验。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。 践过程中,学习者将直面SLAM技术在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技术的践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于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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