IOS 杂技

最新推荐文章于 2025-04-26 22:15:57 发布
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分类专栏： iOS
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WiKi_Su/article/details/50888654
本文将详细解释如何在iOS应用中自定义返回按钮（UIBarButtonItem），并解决由此引发的左滑返回手势失效的问题。通过调整代码逻辑，确保自定义的返回按钮与系统手势交互正常，提升用户体验。

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

self.tableView.tableFooterView = [[UIView alloc] init];


自定义了leftBarButtonItem，左滑返回手势失效

self.navigationItem.leftBarButtonItem = [[UIBarButtonItem alloc]
                                         initWithImage:img
                                         style:UIBarButtonItemStylePlain
                                         target:self
                                         action:@selector(onBack:)];
self.navigationController.interactivePopGestureRecognizer.delegate = (id<UIGestureRecognizerDelegate>)self;



scrollview不能再viewController滑到订：

self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets = NO;


怎么在不新建一个Cell的情况下调整separaLine的位置?
_myTableView.separatorInset = UIEdgeInsetsMake(0, 100, 0, 0);
导航条返回键带的title太讨厌，去掉title
[[UIBarButtonItem appearance] setBackButtonTitlePositionAdjustment:UIOffsetMake(0, -60)
                                                     forBarMetrics:UIBarMetricsDefault]

Mint水题解第二篇：耍杂技的牛
weixin_46340904的博客
07-12 449
Mint工作室出品 题目描述 农民约翰的N头奶牛（编号为1…N）计划逃跑并加入马戏团，为此它们决定练习表演杂技。 奶牛们不是非常有创意，只提出了一个杂技表演： 叠罗汉，表演时，奶牛们站在彼此的身上，形成一个高高的垂直堆叠。 奶牛们正在试图找到自己在这个堆叠中应该所处的位置顺序。 这N头奶牛中的每一头都有着自己的重量Wi以及自己的强壮程度Si。 一头牛支撑不住的可能性取决于它头上所有牛的总重量（不包括它自己）减去它的身体强壮程度的值，现在称该数值为风险值，风险值越大，这只牛撑不住的可能性越高。 您的任务是确
最后一次新生赛 B+C+D
DaNIelLAk的博客
04-25 661
A题：数据很小，直接爆搜就行。 B题： 青铜莲花池 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 为了让奶牛们娱乐和锻炼，农夫约翰建造了一个美丽的池塘。这个长方形的池子被分成了M行N列个方格（1 ≤ M, N ≤ 30）。一些格子是坚固得令人惊讶的莲花，还有一些格子是岩石，其余的只是美丽、纯净、湛蓝的水。 贝西正在练习芭蕾舞，她站在一朵莲花上，想跳到另一朵莲花上去，她只能从一朵莲花...
iOS - 杂技（上传项目图片注意）
weixin_33691817的博客
12-31 66
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Android 杂技
风言风语
10-15 3980
手势操作onScroll没有执行（以及onFling问题） 现象1 将某一手势操作交给GestureDetector时，GestureDetector重写了几个方法，但是onScroll没有执行，其他的onDOwn,OnLongPress都有执行。 解决：onDOwn方法的返回值返回true 现象2 虽然此时onScroll（滑动）方法调用了，但是打印结果表示：该方法会调用多次，有时并不是我所需要......
一些iOS开发中会用到的英文术语（一）
Koponb_LHN的博客
09-19 1348
本文主要整理了《编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法》中出现的所有专业名词。以首字母分类。
耍杂技的牛
Satur9的博客
05-29 352
传送门 题意： 农民约翰的N头奶牛（编号为1…N）计划逃跑并加入马戏团，为此它们决定练习表演杂技。 奶牛们不是非常有创意，只提出了一个杂技表演： 叠罗汉，表演时，奶牛们站在彼此的身上，形成一个高高的垂直堆叠。 奶牛们正在试图找到自己在这个堆叠中应该所处的位置顺序。 这N头奶牛中的每一头都有着自己的重量Wi以及自己的强壮程度Si。 一头牛支撑不住的可能性取决于它头上所有牛的总重量（不包括它自己）减去它的身体强壮程度的值，现在称该数值为风险值，风险值越大，这只牛撑不住的可能性越高。 您的任务是确定奶牛的排序，使
【iOS】小蓝书学习（三）
2301_79847748的博客
01-23 1112
在我们学习使用OC构建应用程序时，经常会用到别人所写的代码，也可以将自己的代码开源出来供别人使用，这需要用到OC中常见的编程范式，也需要了解各种可能碰到的陷阱。本章的学习主要就是了解这些内容。
iOS App体验设计
Mr.An 的专栏
12-04 1242
转自：http://www.36kr.com/p/29900.html 编者按：本文来自成都彩程设计的CTO肖轶翔「@yxshawn」，关注「iOS,人机交互,UED,音乐人,多媒体,哲学,科幻,电子,迷幻」。他在文中对iOS 应用和普通网站设计进行了对比，并提出了自己的设计理念。 iOS APP体验设计不像互联网的体验设计那样，有一堆的方法论和可以“借鉴”的案例。 目
[iOS]小学生的读书采蜜本里有什么-Effective Objective-C 2.0阅读笔记
m0_74703932的博客
01-14 2342
[iOS]小学生的读书采蜜本里有什么-Effective Objective-C 2.0阅读笔记
移动用户体验设计:iOS APP体验设计
03-09 1365
转载地址：http://blog.youkuaiyun.com/enuola/article/details/7901326iOS APP体验设计不像互联网的体验设计那样，有一堆的方法论和可以“借鉴”的案例。 目前除了苹果的和前Palm的外，没有找到更好的设计哲学和方法论。事实上，即便认真地研读了HIG和Zen of Palm，甚至是Oolon Colluphid的哲学巨作你也无法严格按照Guideline设计
iOS小团队创业经验分享
奏者~代码的歌
08-27 712
本来是想给我们的游戏《购物达人》写一个预热帖子的，但是感觉折腾了大半年了，早上出门的时候老妈跟我儿子说了句“爸爸，努力挣钱给我买嘎嘎吃啊（嘎嘎，粤语指瘦肉）”，我又一次觉好惭愧！，我又不能淡定了，咦，为什么我说“又”呢？那得从大学时候说起了...  大学时，和几个同学合作建了个电脑社主要是为大学新生，选适合他们配置的电脑硬件，然后从中抽取分成；向家里面要了点钱，和几个同学开干，刚开始不错，很
【读薄《编程珠玑》】贰 啊哈！算法
远航 | FIBOS.io
12-11 4363
这篇文章是[《读薄<编程珠玑>》系列博客][1]的第 贰 篇，在这篇文章中，作者提出了三个问题，并且给出了相应的解决方案，本文阐述了这三个问题以及解决方案，并且对课后习题进行了分析。 问题集合 0x00: 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位整数的顺序文件，找出一个不在文件中的32位整数（在文件中至少缺失一个这样的数）。在具有足够内存的情况下，如何解决该问题？如果有几个外部的『临时』文件可用，但
uq mysql_MySQL workbench中的PK，NN，UQ，BIN，UN，ZF，AI说明
weixin_39890452的博客
01-19 947
- PK: primary key (column is part of a pk) 主键- NN: not null (column is nullable) 是否为空 (非空)- UQ: unique (column is part of a unique key) 唯一索引 (外键)- AI: auto increment (the column is auto incremented...
探秘HarmonyOS内核：开启万物互联新时代
大雨的博客
04-26 877
在科技飞速发展的今天，操作系统已成为智能设备的核心灵魂，HarmonyOS 便是其中备受瞩目的新星。它作为华为公司推出的面向全场景的分布式操作系统 ，自诞生以来，便以其创新的理念和卓越的性能，吸引了无数开发者与科技爱好者的目光，正逐步构建起一个万物互联的智能世界。 而在 HarmonyOS 的庞大体系中，内核堪称是最为关键的 “心脏” 部分。它如同幕后的无名英雄，默默承担着系统底层的关键任务，为上层应用提供稳定、高效的运行环境。正是内核的存在，使得 HarmonyOS 能够在不同设备间实现无缝
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
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