iOS开发--UITextField控件

Anaconda虚拟环境搭建指南:从安装、换源到深度学习环境实战 在多项目并行开发中,Python 依赖冲突、解释器版本不一致和二进制库兼容问题很常见。虚拟环境的核心原理,是为每个项目创建独立解释器与第三方包目录,从文件系统层面隔离依赖,避免一个项目升级库导致另一个项目崩溃。conda 进一步管理非 Python 二进制依赖,如 CUDA、C/C++ 库,因此更适合数据科学、深度学习和 PyTorch 等场景。环境搭建的价值在于提升可复现性、降低协作与部署成本,让开发、测试和离线迁移更可控。围绕 Anaconda、conda 命令、镜像源配置、环境验证与 IDE/Jupy 阅读详情

//初始化textfield并设置位置及大小

  UITextField *text = [[UITextField alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 20, 130, 30)];

 

//设置边框样式,只有设置了才会显示边框样式  

  text.borderStyle = UITextBorderStyleRoundedRect;

  typedef enum {

    UITextBorderStyleNone,         没有

    UITextBorderStyleLine,         行

    UITextBorderStyleBezel,        边框

    UITextBorderStyleRoundedRect   圆角矩形

  } UITextBorderStyle;

  

//设置输入框的背景颜色,此时设置为白色 如果使用了自定义的背景图片边框会被忽略掉  

   text.backgroundColor = [UIColor whiteColor];

 

//设置背景

  text.background = [UIImage imageNamed:@"dd.png"];

 

//设置背景 

  text.disabledBackground = [UIImage imageNamed:@"cc.png"];

//当输入框没有内容时,水印提示 提示内容为password

  text.placeholder = @"password";

 

//设置输入框内容的字体样式和大小

  text.font = [UIFont fontWithName:@"Arial" size:20.0f];

 

//设置字体颜色

  text.textColor = [UIColor redColor];

 

//输入框中是否有个叉号,在什么时候显示,用于一次性删除输入框中的内容

  text.clearButtonMode = UITextFieldViewModeAlways;

 

typedef enum {

    UITextFieldViewModeNever,  重不出现

    UITextFieldViewModeWhileEditing, 编辑时出现

    UITextFieldViewModeUnlessEditing,  除了编辑外都出现

    UITextFieldViewModeAlways   一直出现

} UITextFieldViewMode;

 

//输入框中一开始就有的文字

  text.text = @"一开始就在输入框的文字";

 

//每输入一个字符就变成点 用语密码输入

  text.secureTextEntry = YES;

 

//是否纠错

  text.autocorrectionType = UITextAutocorrectionTypeNo;

 

typedef enum {

    UITextAutocorrectionTypeDefault, 默认

    UITextAutocorrectionTypeNo,   不自动纠错

    UITextAutocorrectionTypeYes,  自动纠错

} UITextAutocorrectionType;

 

//再次编辑就清空

  text.clearsOnBeginEditing = YES; 

 

//内容对齐方式

  text.textAlignment = UITextAlignmentLeft;

 

//内容的垂直对齐方式  UITextField继承自UIControl,此类中有一个属性contentVerticalAlignment

  text.contentVerticalAlignment = UIControlContentVerticalAlignmentCenter;

 

//设置为YES时文本会自动缩小以适应文本窗口大小.默认是保持原来大小,而让长文本滚动  

  textFied.adjustsFontSizeToFitWidth = YES;

 

//设置自动缩小显示的最小字体大小

  text.minimumFontSize = 20;

 

//设置键盘的样式

  text.keyboardType = UIKeyboardTypeNumberPad;

 

typedef enum {

    UIKeyboardTypeDefault,       默认键盘,支持所有字符         

    UIKeyboardTypeASCIICapable,  支持ASCII的默认键盘

    UIKeyboardTypeNumbersAndPunctuation,  标准电话键盘,支持+*#字符

    UIKeyboardTypeURL,            URL键盘,支持.com按钮 只支持URL字符

UIKeyboardTypeNumberPad,              数字键盘

UIKeyboardTypePhonePad,     电话键盘

    UIKeyboardTypeNamePhonePad,   电话键盘,也支持输入人名

UIKeyboardTypeEmailAddress,   用于输入电子 邮件地址的键盘     

UIKeyboardTypeDecimalPad,     数字键盘 有数字和小数点

    UIKeyboardTypeTwitter,        优化的键盘,方便输入@、#字符

    UIKeyboardTypeAlphabet = UIKeyboardTypeASCIICapable, 

} UIKeyboardType;

 

//首字母是否大写

  text.autocapitalizationType = UITextAutocapitalizationTypeNone;

 

typedef enum {

    UITextAutocapitalizationTypeNone, 不自动大写

    UITextAutocapitalizationTypeWords,  单词首字母大写

    UITextAutocapitalizationTypeSentences,  句子的首字母大写

    UITextAutocapitalizationTypeAllCharacters, 所有字母都大写

} UITextAutocapitalizationType;

 

//return键变成什么键

  text.returnKeyType =UIReturnKeyDone;

 

typedef enum {

    UIReturnKeyDefault, 默认 灰色按钮,标有Return

    UIReturnKeyGo,      标有Go的蓝色按钮

    UIReturnKeyGoogle,标有Google的蓝色按钮,用语搜索

    UIReturnKeyJoin,标有Join的蓝色按钮

    UIReturnKeyNext,标有Next的蓝色按钮

    UIReturnKeyRoute,标有Route的蓝色按钮

    UIReturnKeySearch,标有Search的蓝色按钮

    UIReturnKeySend,标有Send的蓝色按钮

    UIReturnKeyYahoo,标有Yahoo的蓝色按钮

    UIReturnKeyYahoo,标有Yahoo的蓝色按钮

    UIReturnKeyEmergencyCall, 紧急呼叫按钮

} UIReturnKeyType;

 

//键盘外观

textView.keyboardAppearance=UIKeyboardAppearanceDefault;

typedef enum {

UIKeyboardAppearanceDefault, 默认外观,浅灰色

UIKeyboardAppearanceAlert,     深灰 石墨色

 

} UIReturnKeyType;

 

 

//设置代理 用于实现协议

  text.delegate = self;

 

//把textfield加到视图中

  [self.window addSubview:text];

 

//最右侧加图片是以下代码   左侧类似

    UIImageView *image=[[UIImageView alloc] initWithImage:[UIImage imageNamed:@"right.png"]];

    text.rightView=image;

    text.rightViewMode = UITextFieldViewModeAlways; 

 

typedef enum {

    UITextFieldViewModeNever,

    UITextFieldViewModeWhileEditing,

    UITextFieldViewModeUnlessEditing,

    UITextFieldViewModeAlways

} UITextFieldViewMode;

 

 

//按return键键盘往下收  becomeFirstResponder

 

类要采用UITextFieldDelegate协议

 

text.delegate = self;  声明text的代理是我,我会去实现把键盘往下收的方法 这个方法在UITextFieldDelegate里所以我们要采用UITextFieldDelegate这个协议

 

- (BOOL)textFieldShouldReturn:(UITextField *)textField

{

    [text resignFirstResponder];    //主要是[receiver resignFirstResponder]在哪调用就能把receiver对应的键盘往下收

    return YES;

}

 

 

重写绘制行为

除了UITextField对象的风格选项,你还可以定制化UITextField对象,为他添加许多不同的重写方法,来改变文本字段的显示行为。这些方法都会返回一个CGRect结构,制定了文本字段每个部件的边界范围。以下方法都可以重写。

 

– textRectForBounds:      //重写来重置文字区域

– drawTextInRect:          //改变绘文字属性.重写时调用super可以按默认图形属性绘制,若自己完全重写绘制函数,就不用调用super了.

– placeholderRectForBounds:  //重写来重置占位符区域

– drawPlaceholderInRect:  //重写改变绘制占位符属性.重写时调用super可以按默认图形属性绘制,若自己完全重写绘制函数,就不用调用super了.

– borderRectForBounds:  //重写来重置边缘区域

– editingRectForBounds:  //重写来重置编辑区域

– clearButtonRectForBounds:  //重写来重置clearButton位置,改变size可能导致button的图片失真

– leftViewRectForBounds:

– rightViewRectForBounds:

 

委托方法

 

- (BOOL)textFieldShouldBeginEditing:(UITextField *)textField{  

    

//返回一个BOOL值,指定是否循序文本字段开始编辑  

    

    return YES;  

}  

 

- (void)textFieldDidBeginEditing:(UITextField *)textField{  

 //开始编辑时触发,文本字段将成为first responder  

}  

 

- (BOOL)textFieldShouldEndEditing:(UITextField *)textField{  

//返回BOOL值,指定是否允许文本字段结束编辑,当编辑结束,文本字段会让出first responder  

   //要想在用户结束编辑时阻止文本字段消失,可以返回NO  

   //这对一些文本字段必须始终保持活跃状态的程序很有用,比如即时消息  

   

    return NO;  

}  

 

- (BOOL)textField:(UITextField*)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string{  

//当用户使用自动更正功能,把输入的文字修改为推荐的文字时,就会调用这个方法。  

//这对于想要加入撤销选项的应用程序特别有用  

//可以跟踪字段内所做的最后一次修改,也可以对所有编辑做日志记录,用作审计用途。     

//要防止文字被改变可以返回NO  

//这个方法的参数中有一个NSRange对象,指明了被改变文字的位置,建议修改的文本也在其中  

 

     return YES;  

}  

 

- (BOOL)textFieldShouldClear:(UITextField *)textField{  

 

//返回一个BOOL值指明是否允许根据用户请求清除内容  

//可以设置在特定条件下才允许清除内容  

 

     return YES;  

}  

 

-(BOOL)textFieldShouldReturn:(UITextField *)textField{  

 

//返回一个BOOL值,指明是否允许在按下回车键时结束编辑  

 //如果允许要调用resignFirstResponder 方法,这回导致结束编辑,而键盘会被收起[textField resignFirstResponder];

//查一下resign这个单词的意思就明白这个方法了  

     return YES;  

}  

 

 

 

通知

UITextField派生自UIControl,所以UIControl类中的通知系统在文本字段中也可以使用。除了UIControl类的标准事件,你还可以使用下列UITextField类特有的事件

 

UITextFieldTextDidBeginEditingNotification

UITextFieldTextDidChangeNotification

UITextFieldTextDidEndEditingNotification

当文本字段退出编辑模式时触发。通知的object属性存储了最终文本。

 

因为文本字段要使用键盘输入文字,所以下面这些事件发生时,也会发送动作通知

 

UIKeyboardWillShowNotification   //键盘显示之前发送

UIKeyboardDidShowNotification    //键盘显示之后发送

UIKeyboardWillHideNotification   //键盘隐藏之前发送

UIKeyboardDidHideNotification    //键盘隐藏之后发送


1、Text :设置文本框的默认文本。

2、Placeholder : 可以在文本框中显示灰色的字,用于提示用户应该在这个文本框输入什么内容。当这个文本框中输入了数据时,用于提示的灰色的字将会自动消失。

3、Background :

4、Disabled : 若选中此项,用户将不能更改文本框内容。

5、接下来是三个按钮,用来设置对齐方式。

6、Border Style : 选择边界风格。

7、Clear Button : 这是一个下拉菜单,你可以选择清除按钮什么时候出现,所谓清除按钮就是出一个现在文本框右边的小 X ,你可以有以下选择:

    7.1 Never appears : 从不出现

    7.2 Appears while editing : 编辑时出现

    7.3 Appears unless editing : 

    7.4 Is always visible : 总是可见

8、Clear when editing begins : 若选中此项,则当开始编辑这个文本框时,文本框中之前的内容会被清除掉。比如,你现在这个文本框 A 中输入了 "What" ,之后去编辑文本框 B,若再回来编辑文本框 A ,则其中的"What" 会被立即清除。

9、Text Color : 设置文本框中文本的颜色。

10、Font : 设置文本的字体与字号。

11、Min Font Size : 设置文本框可以显示的最小字体(不过我感觉没什么用)

12、Adjust To Fit : 指定当文本框尺寸减小时,文本框中的文本是否也要缩小。选择它,可以使得全部文本都可见,即使文本很长。但是这个选项要跟 Min Font Size 配合使用,文本再缩小,也不会小于设定的 Min Font Size 。

接下来的部分用于设置键盘如何显示。

13、Captitalization : 设置大写。下拉菜单中有四个选项:

    13.1 None : 不设置大写

    13.2 Words : 每个单词首字母大写,这里的单词指的是以空格分开的字符串

    13.3 Sentances : 每个句子的第一个字母大写,这里的句子是以句号加空格分开的字符串

    13.4 All Characters : 所以字母大写

14、Correction : 检查拼写,默认是 YES 。

15、Keyboard : 选择键盘类型,比如全数字、字母和数字等。

16、Appearance:

17、Return Key : 选择返回键,可以选择 Search 、 Return 、 Done 等。

18、Auto-enable Return Key : 如选择此项,则只有至少在文本框输入一个字符后键盘的返回键才有效。

19、Secure : 当你的文本框用作密码输入框时,可以选择这个选项,此时,字符显示为星号。


1.Alignment Horizontal 水平对齐方式

2.Alignment Vertical 垂直对齐方式

3.用于返回一个BOOL值  输入框是否 Selected(选中) Enabled(可用) Highlighted(高亮)

 

限制只能输入特定的字符

 

(BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string{

    NSCharacterSet *cs;

    cs = [[NSCharacterSet characterSetWithCharactersInString:NUMBERS]invertedSet];

 

    NSString *filtered = [[string componentsSeparatedByCharactersInSet:cs]componentsJoinedByString:@""]; //按cs分离出数组,数组按@""分离出字符串

 

    BOOL canChange = [string isEqualToString:filtered];

 

    return canChange;

}

 

上面那个NUMBERS是一个宏,可以在文件顶部定义:

#define NUMBERS @”0123456789\n” (这个代表可以输入数字和换行,请注意这个\n,如果不写这个,Done按键将不会触发,如果用在SearchBar中,将会不触发Search事件,因为你自己限制不让输入\n,好惨,我在项目中才发现的。)

所以,如果你要限制输入英文和数字的话,就可以把这个定义为:

#define kAlphaNum   @”ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789″。

当然,你还可以在以上方法return之前,做一提示的,比如提示用户只能输入数字之类的。如果你觉得有需要的话。

 

限制只能输入一定长度的字符

 

- (BOOL)textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string; 

{  //string就是此时输入的那个字符 textField就是此时正在输入的那个输入框 返回YES就是可以改变输入框的值 NO相反

    

if ([string isEqualToString:@"\n"])  //按会车可以改变

    { 

        return YES; 

    } 

 

    NSString * toBeString = [textField.text stringByReplacingCharactersInRange:range withString:string]; //得到输入框的内容

 

    if (self.myTextField == textField)  //判断是否时我们想要限定的那个输入框

    { 

        if ([toBeString length] > 20) { //如果输入框内容大于20则弹出警告

            textField.text = [toBeString substringToIndex:20]; 

            UIAlertView *alert = [[[UIAlertView alloc] initWithTitle:nil message:@"超过最大字数不能输入了" delegate:nil cancelButtonTitle:@"Ok" otherButtonTitles:nil, nil] autorelease]; 

            [alert show]; 

            return NO; 

        } 

    } 

    return YES; 

}

Flutter TextField详解 文章目录基本属性TextFieldInputDecoration样式基础样式隐藏文本键盘类型键盘按钮大小写光标最多行数计数器图标提示文字去除下划线边框获取输入内容关闭软键盘校验异常总结github:https://github.com/yechaoa/wanandroid_flutter/blob/master/lib/pages/loginPage.dart 效果: 终于还是对TextFie... 阅读详情

相关推荐

iOS开发中的文本输入控件——UITextField

要设置UITextField的代理,首先需要在类中声明遵循UITextFieldDelegate协议,并将代理对象设置为UITextField的代理。通过创建UITextField实例、设置键盘类型、设置代理、获取和设置文本内容以及监听文本变化,我们可以轻松地实现各种文本输入功能。UITextField是iOS开发中常用的文本输入控件,它提供了用户输入文本的功能,并且可以通过设置不同的属性来满足各种需求。在上面的示例中,我们创建了一个UITextField实例,并设置了它的位置和大小。属性来指定键盘类型。

2301_79325339的博客 337

UITextField 控件详解 我见过的史上最牛x的

UITextField-IOS开发 摘自:http://www.myeducs.cn/sys/IOS/UITextFieldIOS-kaifa.htm //初始化textfield并设置位置及大小 UITextField *text = [[UITextField alloc]initWithFrame:CGRectMake(20, 20, 130, 30)]; ...

922

R语言绘图进阶:五大工具高效组合多图(cowplot、patchwork、layout、par、gridExtra)

本文详细介绍了R语言中五大高效组合多图的工具:cowplot、patchwork、layout、par和gridExtra。针对不同场景提供了实用指南,帮助数据分析师解决图表排版难题,提升报告专业度。特别推荐cowplot用于ggplot2图形组合,patchwork提供最简洁语法,layout则支持完全自定义布局。

weixin_42544663的博客 288

iOS学习笔记(5)— UITextField

UITextField详解 一、基本属性   1、创建文本输入框   UITextField*textField=[[UITextFieldalloc]initWithFrame:CGRectMake(10,10,200,20)];   2、设置边框样式   textField.borderStyle=UITextBorderStyleRoundedRect...

weixin_30699463的博客 415

tiktok算法协议研究

经过上述分析,可以确定目标字符串来源于一段 JSON 数据,而这段 JSON 数据来自于一个经过加密的本地文件。对字符串 "sdi_v2" 进行 SHA-1 计算,得到 20 字节的结果;将第一步得到的数据进行MD5计算,生成16字节的结果;将第二步的结果转换为十六进制字符串,从而得到 32 字节的密钥。写这种算法分析的帖子真的是太无聊了,就先分析到这里吧,后续有机会再来谈下被加密的本地文件是怎么来的!!自我感觉TT的算法并不难,就是量太大了,所以我想问问有没有感兴趣的朋友来一起分析,欢迎联系。

2503_90751938的博客 2574

Simpack实战:5分钟搞定轨道车辆车轮不圆的3种定义方法(附详细参数设置)

本文详细介绍了在Simpack中定义轨道车辆车轮不圆的3种高效方法:Radius deviations、Fourier coefficients和Harmonic function,并提供了详细的参数设置指南。通过实战案例和参数优化技巧,帮助工程师快速掌握车轮不圆度的定义与仿真,提升轨道车辆动力学分析的准确性和效率。

weixin_29292535的博客 201

Flutter文本输入框TextField属性(InputDecoration、textInputAction、inputFormatters等等)详解

TextField 构造方法:

喻志强的博客 12万+

UltraScale系列底层结构(3)——URAM概述

在UltraScale+™ 器件中,除了我们在常规熟悉的BRAM资源以外,还额外提供了URAM(UltraRAM)资源。 UltraRAM 是一种单时钟同步操作的高密度存储器,每个 UltraRAM 块可存储 288 Kb 数据,配置为 4K x 72 位的存储单元,其容量是 Block RAM 的八倍。虽然 UltraRAM 内部使用单端口存储单元,但通过在一个时钟周期内顺序执行端口 A 和端口 B 的操作,实现了双端口功能。

apple_53311083的博客 2831

iOS13 获取UISearchBar的TextField

在iOS13之前,我们通常都是通过以下方式获取UISearchBar的TextField 获取路径一: UITextField*searchField = [bar valueForKey:@"_searchField"]; 获取路径二: for (UIView *view in bar.subviews.lastObject.subviews) { ...

QiuHaoZhou的博客 4378

YOLOv12改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构

本文记录的是基于。采用了创新性的方法,通过精心平衡网络和来提升性能。本文将的设计优势融入YOLOv12中,提升YOLOv12的性能与效率,使其在目标检测任务中表现更为出色。本文配置了原模型中的共种不同大小的模型结构,以满足不同的需求。

Limiiiing的博客 963

分数间隔均衡器的基本原理及应用(使用Matlab)

通过对接收信号进行加权求和,分数间隔均衡器可以抵消信号在传输过程中受到的频率响应失真。Matlab提供了丰富的工具和函数,可以方便地实现分数间隔均衡器,并进行性能评估。分数间隔均衡器(Fractional Interval Equalizer)是一种数字信号处理技术,用于均衡带通信道中的信号失真。分数间隔均衡器的基本原理是通过对接收信号进行加权求和,以抵消信号在传输过程中受到的频率响应失真。分数间隔均衡器在通信系统中具有广泛的应用。最后,我们通过比较均衡后的信号和发送数据的阈值来进行解调,并计算误码率。

2301_79325657的博客 675

UITextField 文本字段控件-IOS开发

进入本文之前建议你认真读一读我的另一篇博文:《UIControl IOS控件编程—IOS开发》http://blog.youkuaiyun.com/iukey/article/details/7300412  这样会起到事半功倍效果。 再就是用到UITextField,肯定离不开键盘啦,所以还有一片博文推荐:《UIKeyboard键盘相关知识点》 为什么要看另一篇关于UIControl的文章呢?因为U

潇洒的程序员 1万+

【毕设实战】飞行器目标识别系统:基于YOLOv5的智能检测全流程教程,助你毕设脱颖而出

本文介绍了一个基于YOLOv5的飞行器目标识别系统的开发过程。系统包含数据采集与标注、模型训练、实时检测和UI界面四大模块。文章详细讲解了从环境搭建、数据标注到YOLOv5模型训练的全流程,包括如何划分数据集、配置参数和测试模型性能。同时提供了实时检测代码示例和UI界面开发思路,使读者能够快速实现一个完整的智能检测系统。该系统可应用于军事侦察、民用巡检等领域,具有较高的实用价值,适合作为计算机视觉相关的毕业设计项目。

FJN110的博客 108

iOS开发:常用的UIView控件——UILabel、UITextField、UIButton

前面几篇文章已经对iOS开发的几个基本的文件进行

寻寻觅觅柯振旭 1万+

使用epiDisplay包中的logistic

其中的logistic.display函数可以用于获取逻辑回归模型的汇总统计信息,包括自变量的优势比和置信区间,以及回归系数的Wald检验的p值。最后,我们使用print函数打印出汇总统计信息。使用epiDisplay包中的logistic.display函数获取逻辑回归模型的汇总统计信息(包括自变量的初始和调整后的优势比及置信区间,回归系数的Wald检验的p值)- R语言。通过使用logistic.display函数,我们可以方便地获取逻辑回归模型的重要统计信息,并对自变量的影响进行解释和推断。

CyberJolt的博客 608

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

iOS开发之UITextField控件的属性

在 Xcode 4.2 中使用 IB 给视图拖上去一个文本框后,选中文本框,可以在Attribute Inspector中设置其各种属性。 Attribute Inspector 分为三部分,分别是 Text Field、Control 和 View 部分。我们重点看看 Text Field 部分。 Text Field 部分有以下选项: 1、Text :设置文本框的默认文本。

316

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

iOS开发:常用的UIView控件——UILabel、UITextField、UIButton【转】

来自:http://blog.youkuaiyun.com/kezhenxu/article/details/40595215 前面几篇文章已经对iOS开发中比较基本的几个文件进行了了解,今天主要学习StoryBoard文件和几个常见的UI控件。 Storyboard功能是在iOS5开始新增的功能,一种新技术的出现大多是为了弥补旧技术的不足,而在storyboard之前iOS 开发设计界面是使

shareinfo2018 484

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

IOS开发UI系列之常用控件 UILabel, UITextField, UIButton, UIImageView等常用属性与方法

IOS的UI开发中,一些常用的控件如UILabel,  UITextField,  UIButton,  UIImageView等都直接或间接继承于UIView     此处简单介绍这些控件的常用属性和方法 UILabel   直接继承于UIView 1.创建方法: UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(or

u012273301的博客 856

IOS开发之XCode学习015:UITextField控件

此文学习来源为:http://study.163.com/course/introduction/1002858003.htm 此工程文件学习内容: 1、UITextField控件概念 2、UITextField控件的属性 3、UITextField控件的协议函数 4、UITextField的使用 ===========================ViewContr...

anji6658的博客 199

【iOS 开发】基础控件:UITextField

目录iOS 基础控件 UITextField1. UITextField 的常规使用2. UITextField 设置监听事件附 Github 源码: iOS 基础控件 UITextField 1. UITextField 的常规使用 // 创建 UITextField let textField = UITextField(frame: CGRect(x: 30, y: 550, width: 300, height: 40)) // 设置 UITextField 的边框风格 textField.bo

William的博客 1608

IOS开发实战:UITextField文本输入框控件

一,创建UITextField文本输入框项目 1,打开Xcode,创建名为UITextField的工程 如何创建工程:Xcode创建HelloWorld项目 2,在ViewController.m的viewDidLoad方法中添加如下代码: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // 初始化UITextField,并规定一...

BraveWangDev 7312
上一篇: iOS开发--设置button选中状态
下一篇: iOS开发--NSLog 打印bool值
hireny
博客等级 码龄12年 1粉丝 12原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值