控制器之间的数据传递——Block传值

outblock-unity 封锁 0451 立即下载

Block传值

我们先在这里约定:界面1传值到界面2为顺传,界面2传值到界面1为逆传

一般用Block传值是为了降低视图控制器之间的耦合度,和代理传值类似主要用于逆序传值。

一. 实现步骤

  1. 给界面2定义一个Block属性;注意:在block传值中,要传几个值,block就有几个参数,参数要与传的值对应

  2. 在界面2的跳转方法中检查block属性是否有值,有值就执行block,然后界面2出栈

  3. 在界面1的跳转方法中创建界面2,并把要执行的赋值语句保存到界面2的block变量属性

二. 具体代码

1. AppDelegate类

---------- AppDelegate.m文件

#import "AppDelegate.h"
#include "OneViewController.h"

@interface AppDelegate ()

@end

@implementation AppDelegate

- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions {

  // 1. 创建窗口
  self.window = [[UIWindow alloc] initWithFrame:[UIScreen mainScreen].bounds];

  // 2. 创建窗口的根控制器
  // 2.1 创建导航控制器的根控制器
  UIViewController *oneVc = [[OneViewController alloc] init];
  // 2.2 创建导航控制器
  UINavigationController *nav = [[UINavigationController alloc] initWithRootViewController:oneVc];
  // 2.3 给窗口设置根控制器
  self.window.rootViewController = nav;

  // 3. 设置窗口为主窗口并显示窗口
  [self.window makeKeyAndVisible];

  // 隐藏导航控制器的导航条
  nav.navigationBarHidden = YES;

  return YES;
}

@end

2. OneViewController类

---------- OneViewController.m文件

#import "OneViewController.h"
#import "TwoViewController.h"

@interface OneViewController ()

@property (nonatomic,strong) UITextField *textField;

@end

@implementation OneViewController

- (void)viewDidLoad {
  [super viewDidLoad];

  //设置控制器View的背景颜色
  self.view.backgroundColor = [UIColor greenColor];

  // 创建点击按钮
  UIButton *clickBtn = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeCustom];
  clickBtn.frame = CGRectMake(10, 100, 80, 40);
  clickBtn.backgroundColor = [UIColor whiteColor];
  [clickBtn setTitle:@"到界面2" forState:UIControlStateNormal];
  [clickBtn setTitleColor:[UIColor blackColor] forState:UIControlStateNormal];
  [clickBtn setTitleColor:[UIColor redColor] forState:UIControlStateHighlighted];
  [clickBtn addTarget:self action:@selector(btnClick) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];
  [self.view addSubview:clickBtn];

  // 创建文本框
  _textField = [[UITextField alloc] initWithFrame:CGRectMake(10, 150, 250, 40)];
  _textField.borderStyle = UITextBorderStyleRoundedRect;
  _textField.backgroundColor = [UIColor whiteColor];
  [self.view addSubview:_textField];

}

#pragma mark - 点击事件

- (void)btnClick {

  // 创建界面2,并压入栈
  TwoViewController *twoVc = [[TwoViewController alloc] init];
  [self.navigationController pushViewController:twoVc animated:YES];

  // 给界面的Block设置传值代码块
  twoVc.twoBlock = ^(NSString *str){
    // 用界面2的值赋给界面1的文本框,这句代码是在界面1中执行的
    _textField.text = str;
  };

}

@end

3. TwoViewController类

---------- TwoViewController.h文件

#import <UIKit/UIKit.h>

// 自定义一个Block变量类型名
typedef void(^TwoViewControllerBlock)(NSString *);

@interface TwoViewController : UIViewController

// Block属性
@property (nonatomic,strong) TwoViewControllerBlock twoBlock;

@end

---------- TwoViewController.h文件

#import "TwoViewController.h"

@interface TwoViewController ()

@property (nonatomic,strong) UITextField *textField;

@end

@implementation TwoViewController

- (void)viewDidLoad {
    [super viewDidLoad];

  //设置控制器View的背景颜色
  self.view.backgroundColor = [UIColor yellowColor];

  // 创建点击按钮
  UIButton *clickBtn = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeCustom];
  clickBtn.frame = CGRectMake(10, 100, 80, 40);
  clickBtn.backgroundColor = [UIColor whiteColor];
  [clickBtn setTitle:@"传 值" forState:UIControlStateNormal];
  [clickBtn setTitleColor:[UIColor blackColor] forState:UIControlStateNormal];
  [clickBtn setTitleColor:[UIColor redColor] forState:UIControlStateHighlighted];
  [clickBtn addTarget:self action:@selector(btnClick) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];
  [self.view addSubview:clickBtn];

  // 创建文本框
  _textField = [[UITextField alloc] initWithFrame:CGRectMake(10, 150, 250, 40)];
  _textField.borderStyle = UITextBorderStyleRoundedRect;
  _textField.backgroundColor = [UIColor whiteColor];
  [self.view addSubview:_textField];
}

#pragma mark - 点击事件

- (void)btnClick {

  // 如果Block有值就执行Block
  if (_twoBlock) {
    // 传入文本框的值传到界面1
    _twoBlock(_textField.text);
  }

  // 跳转界面
  [self.navigationController popViewControllerAnimated:YES];

}

@end
两个controller相互传值 IOS实现在两个ViewController间传值 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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