hitTest方法所做的工作,事件传递,图片的两种加载方式的区别,毛玻璃效果,记录一下

本文介绍 iOS 开发中 hitTest 方法的作用与调用时机,解释触摸事件的传递过程及响应者链条的工作原理,并对比了两种图片加载方式的区别。

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

hitTest方法

作用:去寻找最适合的view

什么时候调用:当一个事件传递给当前View就会调用

返回值:返回的是谁,谁就是最适合的View

1、判断自己是否接收事件

2、判断当前点在不在当前View  pointInside withEvent:)

3、从后往前遍历自己的子控件,让子控件重复前两步操作,(把事件传递给,让子控件调用hitTest


事件的传递

UIAPPlication-UIWindow-UIVIew 寻找最适合的view


1、当一个控件如果它的父控件不能够接收事件,那么子控件也不能接收事件

2、当一个控件隐藏的时候,子控件也跟着隐藏

3、当一个控件透明的时候,子控件也跟着透明


响应者链条

能够处理事件的对象叫响应者对象

如果没有写touchBegan 默认做法是将事件顺着响应者链条向上传递,将事件传递给上一个响应者(就是他的父控件,没有父控件传递给controller,最后到window—>application


图片的两种加载方式区别

1>imageName

a.就算指向它的指针被销毁,该资源也不会从内存中干掉

b.放到Assets.xcassets的图片,默认就有缓存

c.图片经常被使用

2>imageWithContentOfFile

a.就算指向它的指针被销毁,该资源会从内存中干掉

b.放到项目中的图片就不带有缓存

c.不经常用的,大批量的图片


加毛玻璃效果

UIToolbar * toolbar = [[UIToolbar alloc] init];

toolbar.frame = frame;

toolbar.barStyle = …;

toolbar.alpha = 0.98;

// 哪个对象需要毛玻璃就加到哪个对象上面。

[self.imageView addSubView:toolbar];

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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