关于UITabBarController显示,定义UITabBar的显示样式

为了解决:UITabBarController 显示不按照系统的样式走,按照自己的意愿来显示出来

步骤:

1:定义UITabBarController :

     UITabBarController *tabBarController = [[UITabBarController alloc]initWithNibName:nil bundle:nil];

     tabBarController.viewControllers = [[NSArray allocinitWithObjects:oneNav,twoNav,threeNav,fourNavnil];

     // 得到UITabBar

     UITabBar *tabBar = tabBarController.tabBar;

    // 得到每个UITabBarItem

    UITabBarItem *aTabBarItem = [tabBar.items objectAtIndex:0];

    UITabBarItem *bTabBarItem = [tabBar.items objectAtIndex:1];

    UITabBarItem *cTabBarItem = [tabBar.items objectAtIndex:2];

    UITabBarItem *dTabBarItem = [tabBar.items objectAtIndex:3];


    aTabBarItem.title = @"aaa";

    bTabBarItem.title = @"bbb";

    cTabBarItem.title = @"ccc";

    dTabBarItem.title = @"ddd";

    // 选中与不选中的小图片

    [aTabBarItem setFinishedSelectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_featured_seclected"] withFinishedUnselectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_featured"]];

    [bTabBarItem setFinishedSelectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_free_seclected"] withFinishedUnselectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_free"]];

    [cTabBarItem setFinishedSelectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_top_seclected"] withFinishedUnselectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_top"]];

    [dTabBarItem setFinishedSelectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_more_seclected"] withFinishedUnselectedImage:[UIImage imageNamed:@"tab_more"]];

   UIImage* tabBarBackground = [self scaleImage:[UIImage imageNamed:@"top_bg.png"]];

    // 修改UITabBar的背景颜色

    [[UITabBar appearance] setBackgroundImage:[tabBarBackground resizableImageWithCapInsets:UIEdgeInsetsZero resizingMode:UIImageResizingModeStretch]];

    // 修改选中后的背景图

    [[UITabBar appearance] setSelectionIndicatorImage:[UIImage imageNamed:@"btnadd3"]];

    // 字体的在正常情况下的显示颜色

    [[UITabBarItem appearance] setTitleTextAttributes:[NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:

                                                       [UIColor whiteColor], UITextAttributeTextColor,

                                                       nil] forState:UIControlStateNormal];

    

    // 字体在选中情况下的显示颜色

    [[UITabBarItem appearance] setTitleTextAttributes:[NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:

                                                       [UIColor blueColor], UITextAttributeTextColor,

                                                       nil] forState:UIControlStateSelected];




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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