NT_iOS笔记—iOS图片拉伸

本文介绍如何利用UIImage自带的stretchableImageWithLeftCapWidth:topCapHeight:函数来实现图片的平滑拉伸,提升用户体验。通过实例演示,让读者轻松掌握iOS应用中图片适配技巧。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

UIImage 自带图片拉伸函数:

<span style="font-size:18px;">- (UIImage *)stretchableImageWithLeftCapWidth:(NSInteger)leftCapWidth topCapHeight:(NSInteger)topCapHeight;</span>

例:

UIImage *img=[UIImage imageNamed:@"imageName.png"];
img=[img stretchableImageWithLeftCapWidth:5 topCapHeight:5];


内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
<think>我们正在排查Litre TV在不同设备上显示视频源数量不一致的问题。这是一个典型的跨设备兼容性问题,可能涉及多个层面。以下我将按照系统化排查流程,分步骤分析可能的原因和解决方案。 ### 一、基础信息确认 1. **设备差异类型** - 请明确具体设备类型(如PC浏览器/Android/iOS/智能电视)及型号 - 确认各设备使用的Litre TV版本是否一致(包括Web端浏览器版本) - 记录具体差异表现:是永久性数量差异还是间歇性波动? 2. **网络环境验证** - 测试所有设备是否在同一网络环境下访问(建议连接相同WiFi) - 通过`ping api.litre.tv`检查各设备到服务端的网络延迟和丢包率 - 使用不同网络(如4G/5G)交叉测试验证是否受网络策略影响 > 示例命令(Android ADB或PC终端): > `ping -c 10 api.litre.tv` ### 二、前端兼容性排查 1. **浏览器渲染差异** - 在PC浏览器上按`F12`打开开发者工具: - 切换到**Network**标签页,检查`media.m3u8`或`.mpd`等媒体清单文件的HTTP状态码 - 查看`Console`面板是否有JavaScript错误或资源加载失败提示 - 对比不同设备下前端请求的**User-Agent**头部: ```http GET /videosource HTTP/1.1 Host: api.litre.tv User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) # 设备标识关键字段 ``` 2. **响应数据验证** - 捕获各设备实际接收到的视频源数据: ```json // 正常响应示例 { "sources": [ {"id": 1, "url": "https://cdn.litre.tv/1080p.m3u8", "bitrate": 4000}, {"id": 2, "url": "https://cdn.litre.tv/720p.m3u8", "bitrate": 2500} ] } ``` - 若响应数据一致但显示数量不同,则问题出在客户端**数据解析逻辑** ### 三、服务端逻辑检查 1. **设备识别策略** 检查服务端是否根据设备能力过滤视频源(常见于ABR自适应码率场景): ```python # 伪代码示例:设备能力过滤逻辑 def get_sources(user_agent): if "TV" in user_agent: return filter(lambda s: s.bitrate <= 3000, all_sources) # 电视设备限码率 return all_sources ``` 2. **CDN分发差异** - 确认是否使用GeoDNS或CDN边缘节点缓存不同版本内容 - 通过`dig api.litre.tv`对比各设备的DNS解析结果 ### 四、客户端缓存问题 1. **强制刷新机制** - 指导用户在异常设备上执行强制刷新: - **浏览器**:`Ctrl+F5`(Windows)或`Cmd+Shift+R`(Mac) - **App**:清除缓存(设置 → 应用管理 → 清除缓存) 2. **本地存储验证** 检查是否存在旧版本缓存数据影响: ```javascript // 前端本地存储示例 localStorage.getItem('videoSources'); // 返回null表示无缓存 ``` ### 五、动态负载均衡影响 当服务端采用蓝绿部署或金丝雀发布时: 1. 查询各设备实际连接的后端实例版本: ```bash curl -I https://api.litre.tv/videosource | grep X-Backend-Version ``` 2. 对比后端日志中的设备标识与版本差异 ### 六、终极排查方案 若以上步骤未解决问题,实施**全链路日志跟踪**: 1. 在客户端开启调试模式捕获设备指纹: ```javascript console.log(`DeviceID: ${navigator.userAgent}`); ``` 2. 服务端注入跟踪标识: ```java response.setHeader("X-Request-ID", UUID.randomUUID().toString()); ``` 3. 通过日志系统(如ELK)关联分析请求处理链路 > **关键结论**:数据显示不一致通常源于三个核心层面—— > 1. 网络层:内容分发策略或区域限制 > 2. 服务层:设备差异化逻辑 > 3. 客户端:缓存或解析异常 > 需通过全链路日志验证数据一致性节点。 §§相关问题§§ 1. 如何验证CDN节点分发的内容是否一致? 2. 服务端如何实现设备能力识别? 3. 前端怎样避免本地缓存导致的数据不一致?</think>针对Litre TV在不同设备上显示视频源数量不一致的问题,以下是系统化的排查方案,按优先级分步骤进行: --- ### **一、基础环境检查** 1. **网络环境验证** - 确认所有设备连接**同一网络**(如相同WiFi) - 测试不同网络(4G/公共WiFi)是否重现问题 - 执行路由追踪排除中间节点过滤: ```bash tracert api.litre.tv # Windows traceroute api.litre.tv # Linux/macOS ``` 2. **服务状态确认** - 访问服务健康检查接口(如有):`GET /health` - 检查服务端日志是否存在设备识别错误(如Nginx日志中的`$http_user_agent`) --- ### **二、设备端差异排查** 1. **关键参数对比** | 参数 | 设备A (正常) | 设备B (异常) | 检测方式 | |---------------|-------------|-------------|------------------------| | 客户端版本 | v2.1.3 | v2.0.8 | App设置页 | | 操作系统 | Android 12 | iOS 15.4 | 系统设置 | | 用户认证令牌 | 相同 | 相同 | 抓包检查Authorization头 | | 分辨率 | 1080p | 720p | 系统显示设置 | 2. **客户端缓存问题** - **强制刷新**:在异常设备执行 ```javascript // 前端清除缓存代码示例 localStorage.removeItem('videoSourceCache'); sessionStorage.clear(); ``` - **App端**:设置 → 存储 → 清除缓存 --- ### **三、服务端关键逻辑验证** 1. **设备识别策略** 检查服务端是否根据设备类型过滤视频源: ```python # 伪代码示例:设备能力过滤 def get_sources(device_type): if device_type == "smart_tv": # 电视设备限高清源 return filter(lambda s: s.resolution <= "1080p", all_sources) return all_sources # 其他设备返回全部 ``` 2. **地域限制策略** - 确认CDN是否按地域分发不同内容: ```bash curl -H "X-Forwarded-For: 8.8.8.8" https://api.litre.tv/sources # 模拟IP ``` - 检查GeoIP数据库是否误判设备位置 --- ### **四、API请求深度分析** 1. **抓包对比请求差异** 使用Charles/Wireshark捕获异常设备与正常设备的API请求: ```http GET /api/v1/sources HTTP/1.1 Host: api.litre.tv User-Agent: LitreTV/2.0.8 (iOS; iPhone12,1) # 关键差异点 Authorization: Bearer xxxx ``` 2. **响应数据验证** 检查响应中视频源数量字段是否一致: ```json { "code": 200, "data": { "sources": [ {"id": "s1", "url": "https://...m3u8", "platform": ["web","ios"]}, {"id": "s2", "url": "https://...mpd", "platform": ["android","tv"]} ], "count": 15 // 重点检查此数值 } } ``` --- ### **五、故障树分析** ```mermaid graph TD A[视频源数量不一致] --> B{所有设备API响应是否相同?} B -->|是| C[客户端渲染问题] B -->|否| D[服务端差异化输出] C --> C1[检查前端数据过滤逻辑] C --> C2[验证DOM渲染结果] D --> D1[检查设备识别中间件] D --> D2[验证AB测试策略] ``` --- ### **六、解决方案** 1. **紧急处理** - 在异常设备强制刷新(`Ctrl+F5`或禁用缓存) - 切换用户账号测试是否用户配置问题 2. **长期修复** - 服务端添加设备识别日志: ```java log.info("Device: {} | Sources: {}", userAgent, sourceCount); ``` - 前端增加缓存版本号: `localStorage.setItem('cacheVer', '2024v2')` ---
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