OC 项目中遇到的一些知识总结

本文介绍如何自定义导航条标题样式、设置文本框左侧图标及占位符颜色,并提供判断输入法语言类型的代码。此外,还对比了fullResolutionImage与fullScreenImage在图片处理中的应用区别。

1. 自定义导航条的标题(文字大小和颜色)

直接上代码

    UILabel *titleLabel = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0, 100, 44)];
    titleLabel.textColor = [UIColor blackColor];
    titleLabel.font = [UIFont systemFontOfSize:17];
    titleLabel.textAlignment = NSTextAlignmentCenter;

    titleLabel.text=@"登录";
    self.navigationItem.titleView = titleLabel;

2. 设置textField的左边图片

直接上代码

    self.textFiled.leftView = [[UIImageView alloc] initWithImage:[UIImage imageNamed:@"icon_login_shouji"]];
    self.textFiled.leftViewMode = UITextFieldViewModeAlways;

3. 设置textfield的placeholder颜色

直接上代码


self.textField.attributedPlaceholder = [[NSAttributedString alloc] initWithString:self.loginInputId.placeholder attributes:@{NSForegroundColorAttributeName: color}];

4. 判断输入法是否是中文

怒上代码 中文是zh-cn,应为是en-us,其他地区见
地区代码

 BOOL isChinese = [[[UIApplication sharedApplication] textInputMode].primaryLanguage isEqualToString:@"zh-cn"];

5. fullResolutionImage 与fullScreenImage

参考自使用ALAssetsLibrary读取所有照片
ALAssetRepresentation的 metadata 方法很慢,我在iPhone4 iOS5.1.1中测试,此方法返回需要40-50ms,所以获取图片的个各种属性尽量直接从ALAssetRepresentation中获取,不要读取metadata,调用多次也确实很容易会memory warning,

系统”相册”程序显示的图片是 fullScreenImage ,而不是 fullResolutionImage ,fullResolutionImage尺寸太大,在手机端显示推荐用fullScreenImage。
fullScreenImage已被调整过方向,可直接使用,即

[UIImage imageWithCGImage:representation.fullScreenImage];

使用fullResolutionImage要自己调整方法和scale,即

[UIImage imageWithCGImage:representation.fullResolutionImage scale:representation.scale orientation:representation.orientation];
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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