一套开源的 iOS 轻量级框架

MACProject是一套使用Objective-C编写的iOS轻量级框架, 支持快速构建中小型iOS App。该框架封装了常用控件、扩展类、数据缓存、网络请求等功能, 并提供了丰富的UI组件和工具类。

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MACProject

传送门:https://github.com/azheng51714/MACProject

这是使用 Objective-C 整理的一套 iOS 轻量级框架,内部包含大量或自己整理或修改自网络的 Category 、Utils、DataManager、Macros & UIComponents 旨在快速构建中小型 iOS App,并尝试用其整理了个 MACProject 样例以来抛砖引玉,愿与大犇们相互学习交流,不足之处望批评指正, 更欢迎 Star。

目录结构

基于MVC:对常用控件、常用扩展类、数据缓存、网络请求、工具类、常用动画进行封装或二次封装;

  1. 对包括 UIImageView、UILabel、UIButton、UINavgationBar、UINavgationController、UITableView、UITextView、UISearchBar、UIViewController 等在内的常用控件及其扩展类进行了整理,其中对常用的数据加载、提示语、AlertView、sheetView也进行了一键集成;

  2. 对包括 NSData、NSDate、NSString、NSArray、NSDictionary、NSNumber、NSObject 等数据类型常用的转换或解析方法进行了整理;

  3. 对包括 NSBundle、NSFile、NSFileManger 等数据读取或操作的常用方法行了整理;

  4. 对 UIFont、UIColor、UIImage、UIApplication、NSTimer 等也进行了分类整理,保证相关操作简洁高效,常用方法一键实现;

  5. 对数据下载(DownLoadManager)、网络请求(BaseService)、GCD、Animation、UserAuth 等也行了简洁的封装。


这里对几个常用控件源代码进行简单的说明: 基于AF网络请求库的二次封装,根据状态码递归解析请求的加密数据;接口类型包括: 普通访问接口、带数据缓存接口、带有网络提示、带有上传文件等;

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同时对 UITableView 空白页文字、空白页图片、上拉下拉事件等进行了高度封装,命名为MACTableView,使用简单高效,一键集成:

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首页

仿闲鱼同城界面:

GCD、CollectionView、Xib 约束、Frame 约束、AutoLayout 代码约束简单应用,抛砖引玉;

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城市模糊查询:

定位 、 KMP & SearchTree 搜索实现快速数据检索 与 系统匹配不一样的感受;

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朋友圈

仿QQ通信录:

高仿QQ聊天通讯录,人员分组:

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高仿朋友圈 & QQ空间

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我的消息

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云周边(暂未开放)

发现(动画&控件)

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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