【iOS开发-83】一般项目中怎么设置UIStatusBar的隐藏和样式?

如何在iOS应用中实现状态栏颜色自定义
本文详细介绍了在iOS应用开发过程中如何隐藏并自定义状态栏颜色,包括隐藏状态栏的方法、配置状态栏样式以及在程序加载完成后的操作。通过遵循此教程,开发者可以轻松实现iOS应用中状态栏外观的个性化定制。

思路:一般项目中,在加载页的时候一般不会出现状态栏(status bar),纯粹一张或者几张引导页的大图。等程序加载完了,才会出现状态栏。而且一般而言,状态栏上面的文字都是白色的,因为现在很多APP导航栏都是带有背景的,白色相对黑色而言更好看吧。


(1)首先,把状态栏隐藏,不管是加载时还是加载好之后。


(2)把状态栏交给AppDelegate去管理,也就是说,系统默认的是交给各个控制器去管理,所以我们要在plist配置文件中修改这个配置(即增加一项即可)。


(3)AppDelegate拿到管理权后,再设置“加载完成后显示状态栏”,即在加载完成后的那个方法中写,并且设置样式为白色。

- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions {
    //显示状态栏
    [[UIApplication sharedApplication]setStatusBarHidden:NO];
    //样式白色
    [[UIApplication sharedApplication]setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
    return YES;
}


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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