iOS图片文字轮播器 – SDCycleScrollView

weixin_38099556 2019-09-12 12:16:14
无限循环自动图片轮播器(一步设置即可使用) // 网络加载图片的轮播器 SDCycleScrollView *cycleScrollView = [cycleScrollViewWithFrame:frame delegate:delegate placeholderImage:placeholderImage]; cycleScrollView.imageURLStringsGroup = imagesURLStrings; // 本地加载图片的轮播器 SDCycleScrollView *cycleScrollView = [SDCycleScrollView cycleScrollViewWithFrame: imagesGroup:图片数组]; ??? 为什么我用这个轮播期会在顶部出现一块空白区域 以下是本库的使用者给出的一些解决方法放在这里供大家参考: 在iOS 7以后,controller 会对其中唯一的scrollView或其子类调整内边距,从而导致位置不准确。设置self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets = NO;或者controller中放置不止一个scrollView或其子类时,就不会出现这种问题。以上原因是我的猜测,只要我设置了 self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets = NO就没有那个问题了。 PS: 如需更详细的设置,参考如下: cycleScrollView.pageControlAliment = SDCycleScrollViewPageContolAlimentRight; // 设置pageControl居右,默认居中 cycleScrollView.titlesGroup = 标题数组(数组元素个数必须和图片数组元素个数保持一致); // 如果设置title数组,则会在图片下面添加标题 cycleScrollView.delegate = ; // 如需监听图片点击,请设置代理,实现代理方法 cycleScrollView.autoScrollTimeInterval = ;// 自定义轮播时间间隔
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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