Objective-C编程实现动感引导页

版权申诉
0 下载量 151 浏览量 更新于2024-11-25 收藏 838KB ZIP 举报
资源摘要信息:"SplashDemo.zip是基于Objective-C语言编写的界面编程示例,主要用于实现应用程序的启动界面或引导页面。在本例中,展示了如何制作一个程序启动后会自动消失的界面,并且加入了动画效果,以提升用户体验和应用的美观度。Objective-C作为一种广泛应用于iOS和Mac开发的编程语言,拥有强大的面向对象编程能力,特别适合用于进行界面编程。" 知识点详细说明: 1. Objective-C编程语言基础 Objective-C是一种面向对象的编程语言,主要用于开发苹果公司的操作系统(包括iOS和MacOS)的应用程序。它扩展了C语言,添加了Smalltalk风格的消息传递机制,这使得它非常灵活且功能强大。Objective-C拥有丰富的类库,如Foundation框架和Cocoa框架,它们提供了大量的预定义类和方法,方便开发人员构建复杂的应用程序。 2. iOS应用界面编程 在iOS应用开发中,界面编程是构建用户与应用交互的前端部分。开发者通常使用UIKit框架进行界面设计,该框架提供了丰富的UI组件,如按钮、文本框、图像视图等。UIKit框架还支持动画效果的实现,为应用程序提供了动态视觉体验。 3. 启动界面(Splash Screen)设计 启动界面是指应用程序启动时显示的第一个屏幕,通常包含应用的Logo或品牌标识。它为程序初始化和加载过程提供了缓冲效果,并且能够在一定程度上提升用户体验。在iOS应用中,启动界面的设计通常在Xcode项目中通过Assets.xcassets资源目录进行配置,或者通过编程方式在AppDelegate中设置。 4. 界面自动消失逻辑实现 在SplashDemo项目中,启动界面需要在特定条件下自动消失,这通常通过设置一个延时操作来实现。在Objective-C中,可以利用NSTimer类创建一个定时器,当达到一定时间后执行关闭启动界面的操作。例如,在AppDelegate中的`applicationWillFinishLaunching`方法中设置定时器,当计时完成后调用关闭当前视图控制器的方法。 5. 动画效果的加入 Objective-C提供了强大的动画支持,开发者可以通过Core Animation框架制作流畅且复杂的动画效果。在SplashDemo中,可能会使用到的动画效果包括视图淡入淡出、移动、缩放等。为了实现动画效果,需要使用CALayer类,并通过其相关属性和方法,比如`animation`和`transaction`来控制动画的执行。 6. 美观度的提升 为了使应用界面更加吸引人,设计美观度是一个重要的考虑因素。在SplashDemo中,除了基本的动画效果,还可能涉及到对图像、色彩、排版等视觉元素的优化处理。UI设计师通常会使用专业的设计软件(如Sketch或Adobe XD)制作高质量的启动画面,并通过适当的编程实践将设计转化为代码实现。 7. 使用压缩包子文件管理资源 在进行iOS应用开发时,资源文件如图片、音频、视频等需要被包含在应用的主包中。为了管理这些资源,开发者通常使用Xcode的资源管理工具,而压缩包子文件(.zip文件)可以用于分发和备份这些资源。在本例中,压缩包子文件名"SplashDemo.zip"表明了这个文件包含启动画面相关的资源文件,且以"开机画面渐消"作为描述,进一步表明了该资源文件可能包含渐变消失效果的启动画面设计。 综上所述,SplashDemo.zip文件是一个Objective-C语言编写的iOS应用界面编程示例,通过实现启动界面、动画效果、以及美观度的优化,向开发者展示了如何创建一个既具有实用性又具有视觉吸引力的应用启动画面。

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传