UITextFieldDelegate协议中各个方法的作用与Xcode中AppDelegate.m中自动生成各个方法的作用(iOS)

本文详细介绍了UITextFieldDelegate协议中的方法及其作用,包括控制输入框编辑、清除按钮及键盘行为等;同时阐述了UI中AppDelegate.m文件自动生成的方法,如应用加载、活跃状态变化等事件的处理,并给出了屏幕旋转时常用方法的说明。


UITextFieldDelegate协议中各个方法的作用

控制当前输入框是否能被编辑

- ( BOOL )textFieldShouldBeginEditing:( UITextField *)textField

当输入框开始时触发 ( 获得焦点触发

)

- ( void )textFieldDidBeginEditing:( UITextField

*)textField

询问输入框是否可以结束编辑 ( 键盘是否可以收回

)

- ( BOOL )textFieldShouldEndEditing:( UITextField

*)textField

当前输入框结束编辑时触发 ( 键盘收回之后触发 )

- ( void )textFieldDidEndEditing:( UITextField *)textField

当输入框文字发生变化时触发 ( 只有通过键盘输入时 , 文字改变 , 触发 )

- ( BOOL )textField:( UITextField  *)textField shouldChangeCharactersInRange:( NSRange )range replacementString:( NSString  *)string

控制输入框清除按钮是否有效 (yes, 有 ;no, 没有

)

- ( BOOL )textFieldShouldClear:( UITextField

*)textField

控制键盘是否回收- ( BOOL )textFieldShouldReturn:( UITextField

*)textField

UI中AppDelegate.m中自动生成各个方法的作用

当应用程序加载完成时触发

- ( BOOL )application:( UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:( NSDictionary *)launchOptions

当应用程序将要取消活跃状态时触发

- ( void )applicationWillResignActive:( UIApplication *)application

当前应用程序已经进入后台时触发 ( 应用程序在后台挂起

)

- ( void )applicationDidEnterBackground:( UIApplication

*)application

当应用程序将要进入前台时触发 ( 程序将要成为活跃状态时触发

)

- ( void )applicationWillEnterForeground:( UIApplication

*)application

应用程序已经是活跃状态 ( 当前正在运行 )

- ( void )applicationDidBecomeActive:( UIApplication *)application

应用程序将要结束时触发

- ( void )applicationWillTerminate:( UIApplication

*)application

各个方法执行顺序的例子

如例,手机正在运行一个程序时,突然来电话

当有电话进入时程序流程 :applicationWillResignActive:

1. 拒绝时

应用程序状态 : applicationDidBecomeActive:

2. 接通电话

应用程序状态

: applicationDidEnterBackground:

处理屏幕旋转时常用方法

当对视图控制器的 view 重新布局时 , 触发

- ( void )viewWillLayoutSubviews

用来设置当前视图控制器 ,

是否支持旋转

- ( BOOL

)shouldAutorotate

设置屏幕旋转的方向 , 支持三个方向 , 竖直方向 , 左横屏 , 右横屏

- ( NSUInteger )supportedInterfaceOrientations

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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