iOS UI 的坑:不要 remove UITableViewCell 的 contentView

本文介绍了在UITableView单元格中正确管理子视图的方法,避免因误删除UITableViewCell的contentView而导致的显示问题。尤其是在iOS7上,错误的做法会导致cell完全空白。

问题背景

看到标题,你可能会想,怎会有人傻到这么做?好吧,一个像我一样没有经验的程序员的确可能。 这个问题的背景是,在需要重绘UITableViewCell时,经常遇到需要清空所有subview的情况。而我们有这样一段代码可以利用:
UIView+Utils.m

- (void)removeAllSubviews {
 for (UIView *subView in self.subviews) {
 [subView removeFromSuperview];
}
}

正确的做法

正确的做法是,把所有的子 view 都加在 contentView上。
SomeTableViewCell.m

[self.contentView removeAllSubviews];
// ……
[self.contentView addSubview:view];

错误的做法

错误的做法是,把子 view 加在 cell 本身的 view 上。
SomeTableViewCell.m


[self removeAllSubviews];
// ……
[self addSubview:view];

这样在removeAllSubviews时,不仅 remove 掉了自己添加的那些子 view,也一同 remove 掉了UITableViewCell的contentView。
错误的后果

错误的做法造成的后果是:在 iOS 7(测试用版本为7.1)上,cell 显示为一片空白。所有的 subview 都显示不出来。在 iOS 6 和 iOS 8 上均正常。
总结

千万不要 remove UITableViewCell的contentView
一定要测试到每个系统版本。在 iOS 6 和 iOS 8 都正常,仅在 iOS 7 上出现的 bug,是真的存在的。
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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