ZXPAutoLayout_autoLayout的三方_国产

介绍ZXPAutoLayout框架,一款iOS平台上的轻量级自动布局解决方案。通过简单的API调用实现视图的自动布局,支持不同iPhone机型及横竖屏适配,特别展示了如何快速设置视图间距、宽高及文字自适应。

相关资料


模仿masonry_github这个三方,不过有些语法相对简单些

导入三方


1> 直接ZXPAutoLayout_github上下载导入
cocopods导入
pod search ZXPAutoLayout

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3> 添加头 #import “ZXPAutoLayout.h” 可以使用

简单示例

// 1. 设置一个红色的view,与self.view保持一致,并适配各个iPhone机型和横竖屏
    UIView *bgView = [UIView new];
    [self.view addSubview:bgView];
    bgView.backgroundColor = [[UIColor redColor] colorWithAlphaComponent:.5];
    [bgView zxp_addConstraints:^(ZXPAutoLayoutMaker *layout) {

//        layout.edgeEqualTo(self.view);

//        layout.edgeInsets(UIEdgeInsetsMake(0, 0, 0, 0));

        layout.topSpace(10).leftSpace(10).bottomSpace(10).rightSpace(10);

    }];

    // 2. 设置一个蓝色view,设置在superview里的距离和设置自身的宽高
    UIView *blueView = [UIView new];
    [bgView addSubview:blueView];
    blueView.backgroundColor = [UIColor blueColor];
    [blueView zxp_addConstraints:^(ZXPAutoLayoutMaker *layout) {

        layout.topSpace(20).leftSpace(20).rightSpace(20).heightValue(100);
    }];

    // 3. 设置一个灰色view,设置参照于其他view的距离和等宽等距离属性
    UIView *grayView = [UIView new];
    [bgView addSubview:grayView];
    grayView.backgroundColor = [UIColor grayColor];
    [grayView zxp_addConstraints:^(ZXPAutoLayoutMaker *layout) {

        layout.topSpaceByView(blueView,10);
        layout.leftSpaceEqualTo(blueView,0);
        layout.widthEqualTo(blueView,0).multiplier(0.5);
        layout.heightValue(40);
    }];

    // 3. UILabel的文字自适应,只需要设置autoHeight属性即可
    UILabel *label = [UILabel new];
    [self.view addSubview:label];
    label.backgroundColor = [UIColor purpleColor];
    label.textColor = [UIColor whiteColor];
    label.text = @"这是文字自胜英积分拉得快圣诞节福利卡积分垃圾发打算离开了就发到;了就发; 是大家发垃圾";
    [label zxp_addConstraints:^(ZXPAutoLayoutMaker *layout) {
        // 设置上边距在grayView的下边,并且加10的距离
        layout.xCenterByView(grayView, 10);
        layout.bottomSpace(20);
        layout.widthValue(100);
        layout.autoHeight();

    }];
特有的一点,一行代码搞定tableViewCell的自适应

即:在heghtForRow方法中直接回调: [tableView zxp_cellHeightWithindexPath:indexPath space:10]

- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableView heightForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {

    return [tableView zxp_cellHeightWithindexPath:indexPath space:10];
}

方法原理:获取cell的所有的subview,然后再比较各个frame中Y+height比较大的,取出作为高度适应返回值

模拟:

- (CGFloat)tableView:(UITableView *)tableView heightForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {

    CGFloat height = [self cellHeightOfCell:tableView indexPath:indexPath andBottomSpace:10];
    return height;
}

#pragma mark 获取高度数值
- (CGFloat)cellHeightOfCell:(UITableView *)tableView indexPath:(NSIndexPath *)indexPath andBottomSpace:(CGFloat)space {

    NSAssert([tableView.dataSource respondsToSelector:@selector(tableView:cellForRowAtIndexPath:)], @"请实现 tableView:cellForRowAtIndexPath: 方法");

    // 获取cell
    UITableViewCell *cell = [tableView.dataSource tableView:tableView cellForRowAtIndexPath:indexPath];

    CGRect cellFrame = cell.frame;
    cellFrame.size.width = CGRectGetWidth(tableView.frame);
    cell.frame = cellFrame;

    [cell layoutIfNeeded];

    // 遍历所有subview,进行比较
    NSMutableArray *maxArray = [NSMutableArray array];
    for (UIView *view in cell.contentView.subviews) {

        [maxArray addObject:@(CGRectGetMaxY(view.frame))];
    }

    // 排序方法,从小到大的排序
    NSArray *compareMaxYArray = [maxArray sortedArrayUsingSelector:@selector(compare:)];
    // 返回最大值
    return [[compareMaxYArray lastObject] floatValue] + space;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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