IOS学习——视图坐标

[size=x-large][b]1、frame与bounds属性[/b][/size]
首先还是先看一下源码跟一张官方提供图片

-(CGRect)frame{
return CGRectMake(self.frame.origin.x,self.frame.origin.y,self.frame.size.width,self.frame.size.height);
}
-(CGRect)bounds{
return CGRectMake(0,0,self.frame.size.width,self.frame.size.height);
}


[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0087/0199/c8ffcd2d-6811-3e50-9fd7-a8398354d65b.jpg[/img]


从图中和代码中不难发现,frame 主要是针对父视图中的位置,而bounds是针对自己的,两哲都有origin 跟size属性,size属性两者都一样,都是定义了视图的宽 高, origin属性,对于bounds来说永远是(0,0)因为参照物是自己,对于frame来说,相对于父视图进行参照


[size=x-large][b]1、contentOffSize 与contentOffset 属性[/b][/size]

contentOffSize 是scrollView的一个属性,代码scrollView中可显示的区域,

contentOffset 是scrollView当前显示区域顶点相对于frame顶点的偏移量,假如scrollView的frame为(0,0,320,480) contentSzie为(320,960)那拉到最下面时contentOffset为(0,320)

contentInset是scrollView中contentView.frame.orgin与scrollView.frame.orgin的关系,比如contentView的frame为(0,30,320,480)那么contentInset则为(0,30);
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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