Xcode注释的一些小常识

最新推荐文章于 2023-10-18 11:05:23 发布
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本文探讨了代码注释在提高代码可读性、维护性和团队协作中的关键作用，并详细介绍了不同类型的注释（如TODO注释和特定标记）如何帮助开发者更有效地组织和理解代码结构。

没有任何注释时：

【Xcode小技巧】注释
还没有注释

点击方法浏览：

【Xcode小技巧】注释
点击方法浏览

无注释时，浏览效果

【Xcode小技巧】注释
没有注释时，浏览效果
  • TODO注释
【Xcode小技巧】注释
TODO效果

在方法浏览中，强调TODO的内容

  • #pragma mark -注释
【Xcode小技巧】注释
mark-效果

其效果是增加一条方法的分割线

  • #pragma mark ###
【Xcode小技巧】注释
mark###效果

其效果是用相应的文字分割方法，如图中”UIApplicationDelegate”

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启动按扭和水位开关选择，进水至高（中、低）位
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 操作指南：洗衣机使用方法详解#### 1. 启动与水量设定- **使用方法**：使用者必须首先按下洗衣设备上的“启动”按键，同时依据衣物数量设定相应的“水量选择”旋钮（高、中或低水量）。这一步骤是洗衣机运行程序的开端。- **运作机制**：一旦“启动”按键被触发，洗衣设备内部的控制系统便会启动，通过感应器识别水量选择旋钮的位置，进而确定所需的水量高度。- **技术执行**：在当代洗衣设备中，这一流程一般由微处理器掌管，借助电磁阀调控进水量，直至达到指定的高度。#### 2. 进水过程- **使用说明**：启动后，洗衣设备开始进水，直至达到所选的水位（高、中或低）。- **技术参数**：水量的监测通常采用浮子式水量控制器或压力感应器来实现。当水位达到预定值时，进水阀会自动关闭，停止进水。- **使用提醒**：务必确保水龙头已开启，并检查水管连接是否牢固，以防止漏水。#### 3. 清洗过程- **使用步骤**：2秒后，洗衣设备进入清洗环节。在此期间，滚筒会执行一系列正转和反转的动作： - 正转25秒 - 暂停3秒 - 反转25秒 - 再次暂停3秒- **重复次数**：这一系列动作将重复执行5次，总耗时为280秒。- **技术关键**：清洗环节通过电机驱动滚筒旋转，利用水流冲击力和洗衣液的化学效果，清除衣物上的污垢。#### 4. 排水与甩干- **使用步骤**：清洗结束后，洗衣设备会自动进行排水，将污水排出，然后进入甩干阶段，甩干时间为30秒。- **技术应用**：排水是通过泵将水抽出洗衣设备；甩干则是通过高速旋转滚筒，利用离心力去除衣物上的水分。- **使用提醒**：...
安卓聊天框架-下载即用.zip
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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/c289368a8f5c 在安卓应用开发领域，构建一个高效且用户友好的聊天系统是一项核心任务。 为了协助开发者们迅速达成这一目标，本文将分析几种常见的安卓聊天框架，并深入说明它们的功能特性、应用方法及主要优势。 1. **环信（Easemob）** 环信是一个专为移动应用打造的即时通讯软件开发套件，涵盖了文本、图片、语音、视频等多种消息形式。 通过整合环信SDK，开发者能够迅速构建自身的聊天平台。 环信支持消息内容的个性化定制，能够应对各种复杂的应用场景，并提供多样的API接口供开发者使用。 2. **融云（RongCloud）** 融云作为国内领先的IM云服务企业，提供了全面的聊天解决方案，包括一对一交流、多人群聊、聊天空间等。 融云的突出之处在于其稳定运行和高并发处理性能，以及功能完备的后台管理工具，便于开发者执行用户管理、消息发布等操作。 再者，融云支持多种消息格式，如位置信息、文件传输、表情符号等，显著增强了用户聊天体验。 3. **Firebase Cloud Messaging（FCM）** FCM由Google提供的云端消息传递服务，可达成安卓设备与服务器之间的即时数据交换。 虽然FCM主要应用于消息推送，但配合Firebase Realtime Database或Firestore数据库，开发者可以开发基础的聊天软件。 FCM的显著优势在于其全球性的推送网络，保障了消息能够及时且精确地传输至用户。 4. **JMessage（极光推送）** 极光推送是一款提供消息发布服务的软件开发工具包，同时具备基础的即时通讯能力。 除了常规的文字、图片信息外，极光推送还支持个性化消息，使得开发者能够实现更为复杂的聊天功能。 此...
【医学图像识别】基于MobileNetV3的迁移学习模型设计：无全连接层卷积网络在肺部病理分类中的应用
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内容概要：本文是一份关于使用MobileNetV3进行医学病理图像识别的实战指南，重点介绍如何基于迁移学习和无全连接层的设计思路构建高效的病理分类模型。文章详细讲解了环境配置、数据集准备与预处理、模型修改与训练流程，并通过PyTorch实现从数据加载到推理的完整流程。核心创新在于用卷积层替代传统全连接层，以保留空间特征并提升模型对医学图像的适应性，最终实现高精度的四分类病理识别任务。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python编程和PyTorch框架，对医疗AI或计算机视觉方向感兴趣的初学者与开发者，尤其是希望掌握迁移学习与轻量化网络应用的研发人员； 使用场景及目标：①应用于医学图像分类任务，如肺部PET-CT影像识别；②学习如何在真实项目中实施迁移学习、模型微调与结构优化；③掌握不使用全连接层的网络设计方法，提升模型效率与泛化能力； 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码链接与飞书文档，边实践边学习，重点关注数据预处理、模型替换层的实现以及训练与推理流程的细节，建议在本地或云端GPU环境中运行代码以加深理解。
农业全要素生产率（2005-2023）.xlsx
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上市公司绿色全要素生产率，是将能源消耗、环境污染等非期望产出纳入传统全要素生产率核算框架，综合衡量企业在既定要素投入下，实现期望产出增长与非期望产出减少的综合效率水平。其核心是兼顾 “经济产出效率” 与 “环境治理成效”，体现企业可持续发展能力 参考崔立志等（2023）的方法，选取企业员工数、固定资产净额、用电量作为要素投入，企业营业收入作为期望产出，企业工业三废作为非期望产出，采用非径向SBM-ML指数进行测算，最终得到上市公司2007-2024年绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数、绿色技术进步变化指数 ## 一、数据介绍 数据名称：上市公司绿色全要素生产率数据 数据年份：2007-2024年 数据范围：上市公司 数据格式：面板数据，excel、dta
机车信号的噪声干扰实验
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