iPhone之UITextField缩进文本

本文介绍了一种方法,通过继承UITextField并覆盖相关方法来解决iOS应用中UITextField文本框缩进问题,使得文本框显示更加美观。
 

iPhone之UITextField缩进文本

分类: iphone   2623人阅读  评论(2)  收藏  举报

做应用的时候,经常用到文本框,自定义的文本框,往往都是在登录注册页面时用到UITextField。应用原型图上的文本框会稍微右缩进空几个空格的,看起来还好看些,当UItextField上直接用的话,那个光标会紧贴着左框,有些些不好看,下图比较:

会好些!

很简单,继承UITextfield,覆盖父类方法!

[cpp]  view plain copy
  1. #import <UIKit/UIKit.h>  
  2.   
  3. @interface InsetsTextField : UITextField  
  4. - (CGRect)textRectForBounds:(CGRect)bounds;  
  5. - (CGRect)editingRectForBounds:(CGRect)bounds;  
  6. @end  

[cpp]  view plain copy
  1. #import "InsetsTextField.h"  
  2.   
  3. @implementation InsetsTextField  
  4.   
  5. //控制文本所在的的位置,左右缩 10  
  6. - (CGRect)textRectForBounds:(CGRect)bounds {  
  7.     return CGRectInset( bounds , 10 , 0 );  
  8. }  
  9.   
  10. //控制编辑文本时所在的位置,左右缩 10  
  11. - (CGRect)editingRectForBounds:(CGRect)bounds {  
  12.     return CGRectInset( bounds , 10 , 0 );  
  13. }  
  14.   
  15. @end  

ok!


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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