KVC

KVC(KEY - VALUE - CODING)键值编码

1.首先需要新建一个Model (1) 在Model的.h文件里对有用的数据写成属性  (2)在.m文件中重写setValue forUndefinedKey方法(切记不要写做方法):这个方法是KVC里负责纠错的方法,只要key和属性名没有对上,就会执行这个方法(方法里什么都不用写)

<span style="font-size:18px;">- (void)setValue:(id)value forUndefinedKey:(NSString *)key{
    //    NSLog(@"%@", key);
    // 这里面什么都不用写

}</span>

2.数据处理

1.获取路径[ [NSBundle mainBundle] path]  2.有部分需要转换成data  3.用相对应的容器承装数据 4.将字典数据转换成model类型

<span style="font-size:18px;">- (void)createMovie{

    NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"movielist" ofType:@"txt"];
    NSData *data = [NSData dataWithContentsOfFile:path];
    NSDictionary *dic = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:0 error:nil];
//    NSLog(@"%@", dic);
   
    NSMutableArray *arr = dic[@"result"];
    self.movieArr = [NSMutableArray array];
    
    for (NSDictionary *dic in arr) {
        // 1.初始化model对象
        Movie *movie = [[Movie alloc] init];
        // 2.将字典转变成model
        [movie setValuesForKeysWithDictionary:dic];
        // 3.将model加入到数组中
        [self.movieArr addObject:movie];
        // 4.内存管理
        [movie release];
//        NSLog(@"%@", movie.movieName);
    }</span>

1.初始化model对象  2.将字典转换成model 3.将model加到数组里  4.内存管理

数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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