19、iOS开发:密码自动填充与动态字体适配指南

iOS开发:密码自动填充与动态字体适配指南

1. 密码自动填充功能

1.1 实现步骤

  • 回到AppManager Xcode项目,进行构建和运行操作。
  • 选择用户名或密码字段,此时在QuickType栏中会显示建议的用户名。
  • 选择建议的用户名,即可自动填充凭证,减少用户登录时的操作摩擦。

1.2 注意事项

无需编写额外代码来实现此功能。只要在域名下找到配置正确的 apple-app-site-association 文件,并设置好用户名和密码字段的内容类型,该功能就会自动启用。

1.3 学习资源

可以通过观看WWDC 2017的视频 “WWDC17 Session 206 - Introducing Password AutoFill for Apps” 来深入学习,链接为:http://apple.co/2vV8ekS。

2. 动态字体功能

2.1 动态字体的重要性

苹果设备允许用户自定义文本大小,这对于视力不佳的用户尤为重要。如果应用不支持动态字体,用户将无法从该设置中受益。例如,在示例应用MedJournal中,当使用大字体时,文本可能会出现显示问题,影响用户阅读。

2.2 动态字体基本支持

从iOS 7开始,系统就提供了对动态字体的基本支持,而iOS 11则引入了更多新特性,使应用更容易采用动态字体。创建带有文本的视图(如标签)时,可以设置字体,包括系统字体、自定义字体或字体样式。若指定字体

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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