IOS开发之──事件响应

事件出现在iphone上有三种主要方式:通过动作、通过委托事件、通过通知。

   iphone事件响应来自于UIResponder对象,而iphone通知来自于NSNotificationCenter。不必担心如何访问响应者的方法和属性,因为UIResponder对象是多数UIKit对象的父级,但是NSNotificationCenter却需要特殊访问。

   一、事件和动作

   多数用户在iphone上输入会产生置于响应者链中的一个事件。响应者链是一组对象链接集,多数部分是通过视图层次结构向上延伸的。任何输入都是由第一响应者先捕捉到的,它一般是与用户直接交互的对象。如果此对象不能解析输入,那么它会将输入向上发送到其超视图(例如:标签可能会将输入发送到其全屏幕视图),然后再到其超视图,不断向上抛(例如:向上至视图,然后向上至视图控制器)。如果输入沿着视图层次结构一直向上至窗口对象,那么之后,它会被发送到应用程序本身,并最终传递到应用程序委托。

 

   这些对象中的任何一个都可以选择处理一个事件,这将会停止响应者链的传递。按照标准的MVC模式,通常要将事件响应构建到UIViewControllers对象中,此对象在响应者链中相当远。

 

   对于任一种UIControl对象,如按钮、滑块、切换开关,事件通过会转变为动作。事件当触摸报告到屏幕,而动作则报告控件的操作,因此也更易读。动作所遵循的响应层次结构略有不同。

 

   二、委托和数据源

   通过委托:可以将事件发送到非第一响应者的对象。也就是一个对象(通常是视图控制器)处理另一个对象(通常是视图)的事件。它是数据源的近亲,数据源也是一个对象处理另一个对象的数据设置和控制。

 

   委托和数据源分别由一个协议控制,协议是委托和数据源同意响应的一组方法。例如:表格的委托可能必须要响应的一个方法,该方法在表格的行被选定时会警告它。类似地,表格数据源可能用于描述表格所有行的外观。

 

   委托和数据源可以完美地适应Objective─C使用的MVC模式,因为它们允许视图将其工作转交给其控制器而不必担心这些对象在响应者链中的位置。

 

   三、通知

   标准事件响应和委托代表了就标准事件(例如手指触摸屏幕)向对象发出警告的两种方式。还可以使用第三种方式──通知──规划许多不同类型的活动,比如iphone方向的改变或网络连接关闭。

 

   对象注册使用NSNotificationCenter接收一定类型的通知,然后相应地处理这些通知。

 

   所有通知通过 NSNotificationCenter发生,要使用它,必须创建该共享对象的一份副本:

   [NSNotificationCenter defaultCenter]

   之后,可以使用- (void)addObserver:(id)observer selector:(SEL)aSelector name:(NSString *)aName object:(id)anObject方法来请求某个通知。observer是一个对象(通常是self),将接收通知方法,selector:是将在观察程序中调用的方法,name:是通知的名称(将出现在类参考中),object:是你想要限制从哪些对象接收通知时使用的参数(但是它通常设置为nil);

   例如:要接收我们的应用UIApplicationWillTerminateNotification终止通知时,可以使用如下代码:

   [[NSNotificationCenter defaultCenter]addObserver:self selector:@selector(willTerminate:) name:UIApplicationWillTerminateNotification object:nil];

   总之,通知一般有如下四个步骤:首先,通过读取适当的参考,了解到一有一个通知。其次,可能需要显示地打开通知(对于UIApplicationWillTerminateNotification就是这样),第三,编写一个方法响应通知(在上述例子是用:-(void)willTerminate:(NSNotification *)notification),第四,利用NSNotificationCenter将通知与方法相连。

 

    通知系统中还有更强大的功能,你不仅可以设置多个观察者,也可以张贴自己的通知。

你的身份是软件架构师。 我将提供有关应用程序或系统功能需求的一些详细信息,而您的工作是推荐一些可行的技术架构方案。 这可能涉及分析业务需求、软件技术架构分析以及将新系统的功能实现可行性。我的需求是以下是针对AI伴侣APP的功能架构设计 一、核心功能架构图 ┌───────────────────────┐ │ 表现层(UI/UX) │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 对话交互层 │ │ │ ├───────────────┤ │ │ │ 角色编辑器 │ │ │ ├───────────────┤ │ │ │ 共创剧情面板 │ │ │ └───────────────┘ │ ├───────────────────────┤ │ 业务逻辑层(核心引擎) │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 对话引擎 │ │─── NLP处理、情绪分析 │ ├───────────────┤ │ │ │ 角色系统 │ │─── 形象生成、性格建模 │ ├───────────────┤ │ │ │ 共创剧情引擎 │ │─── 故事树管理、实时协作 │ ├───────────────┤ │ │ │ 情感陪伴系统 │ │─── 记忆存储、动态回应 │ └───────────────┘ │ ├───────────────────────┤ │ 数据与服务层 │ │ ┌───────────────┐ │ │ │ 数据库集群 │ │─── PostgreSQL(对话历史) │ ├───────────────┤ │ │ │ 缓存系统 │ │─── Redis(高频数据) │ ├───────────────┤ │ │ │ 第三方API │ │─── GPT-4、Stable Diffusion │ └───────────────┘ │ └───────────────────────┘   二、功能模块详细设计 1. 智能对话引擎 - 技术实现: - 采用Transformer模型(如GPT-4微调)实现多轮对话,支持上下文记忆(Context Window 4096 tokens)。 - 对话状态管理:使用JSON格式存储当前对话场景、情绪值、故事节点ID等,通过Redis缓存加速访问。 - 核心子系统: - NLP处理管道:分词→实体识别→意图分类→情绪分析(VADER+BERT混合模型)。 - 语音交互:Google Speech-to-Text + ElevenLabs TTS,支持流式传输。 2. 角色定制系统 - 形象生成: - 2D Live形象:通过DeepAI API实现实时面部表情生成,支持眨眼、微笑等微表情。 - 参数化建模:将发型、服装等属性映射为数值参数(如HairStyle=123, Color=0xFF6B6B),通过WebGL渲染。 - 性格建模: - 建立性格向量空间(Personality Vector),包含外向性、神经质等5维度,影响对话策略与回应模板。 3. 多模态交互层 - 输入整合: - 文字→NLP解析,语音→ASR转文本,动作→手势识别(如Flutter手势库)。 - 表情包处理:通过正则表达式匹配(如 :) →调用Lottie动画库渲染笑脸)。 - 输出响应: - 动态生成2D形象动作(如点头、挥手),同步播放TTS语音,支持多线程渲染。 4. 情感陪伴系统 - 情绪管理: - 实时情绪评分:基于关键词匹配(权重0.4)+ 语义分析(权重0.6)生成情绪值(-100~100)。 - 回应策略引擎:根据情绪值查表选择回应模板(如Sad→"共情话术"+"治愈剧情触发")。 - 记忆存储: - 长期记忆:PostgreSQL存储用户喜好、重要日期等结构化数据。 - 短期记忆:Redis缓存最近20次对话的关键信息(如"用户刚提到考试压力")。 5. 共创剧情引擎 - 故事树结构: - 节点模型:定义剧情节点(Node)包含ID、父节点、触发条件(如情绪>80)、分支选项(User Choice/AI Generate)。 - 可视化编辑:使用Sigma.js绘制故事树,支持拖拽重组节点,通过WebSocket同步至后端。 - 实时协作: - 冲突解决:采用OT算法合并多人编辑,通过操作日志(Operation Log)回滚冲突。 - AI生成分支:基于用户输入的关键词(如"森林"),调用GPT-4生成候选分支(概率加权选择)。 6. 虚拟世界构建 - 场景生成: - 2D场景:用户输入描述(如"樱花树下的咖啡馆")→Stable Diffusion生成背景图→WebGL渲染动态元素(飘落的花瓣)。 - 3D场景:集成WebXR API实现AR约会场景(如虚拟餐厅的3D建模)。 - 角色互动: - 定义互动事件(Event)包含触发条件(如进入场景)、动作(如"AI角色递咖啡")、对话分支。 三、技术架构关键点 1. 分层通信协议 - 表现层→逻辑层:RESTful API + WebSocket(JSON格式消息)。 - 逻辑层→数据层:gRPC微服务通信(如对话引擎调用角色系统接口)。 2. 性能优化策略 - 对话响应:缓存高频对话模板(Redis),冷启动请求通过消息队列(Kafka)异步处理。 - AI生成:对Stable Diffusion模型进行量化(FP16→INT8),部署NVIDIA Triton推理服务器。 3. 扩展性设计 - 插件化架构:支持第三方开发者通过SDK扩展剧情模板、对话策略。 - 多租户支持:通过数据库分库分表(Sharding)支持百万级用户同时在线。 四、关键技术风险 1. 多模态同步:需保证语音、文字、动作指令的时序一致性,避免逻辑冲突。 2. 共创剧情失控:需设计AI生成内容的白名单机,无敏感话题限制 3. 大规模并发:WebSocket集群需支持万级长连接,采用Nginx+Lua实现负载均衡。 五、架构演进路线 1. 阶段1(MVP):单实例部署,对话引擎与剧情引擎耦合实现核心功能。 2. 阶段2(扩展):拆分微服务,引入Kubernetes管理集群,增加Redis集群缓存。 3. 阶段3(智能化):集成LLM进行持续学习,优化情绪识别与剧情生成精度。
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03-21
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