通知中心的简单使用

本文详细介绍了如何使用Objective-C监听键盘状态变化,包括键盘显示、隐藏、位置尺寸变化等通知,以及如何获取与键盘状态相关的额外信息,如动画时间、执行节奏等。
通知中心(NSNotificationCenter)提供了相应的方法来帮助发布通知
- (void)postNotification:(NSNotification *)notification;
发布一个notification通知,可在notification对象中设置通知的名称通知发布者额外信息

 - (void)postNotificationName:(NSString *)aName object:(id)anObject;
发布一个名称为aName的通知,anObject为这个通知的发布者

 - (void)postNotificationName:(NSString *)aName object:(id)anObject userInfo:(NSDictionary *)aUserInfo;
发布一个名称为aName的通知,anObject为这个通知的发布者,aUserInfo为额外信息

通知中心(NSNotificationCenter)提供了方法来注册一个监听通知的监听器(Observer)
 - (void)addObserver:(id)observer selector:(SEL)aSelector name:(NSString *)aName object:(id)anObject;
observer:监听器,即谁要接收这个通知
aSelector:收到通知后,回调监听器的这个方法,并且把通知对象当做参数传入
aName:通知的名称。如果为nil,那么无论通知的名称是什么,监听器都能收到这个通知
anObject:通知发布者。如果为anObjectaName都为nil,监听器都收到所有的通知


  • 通知中心不会保留(retain)监听器对象,在通知中心注册过的对象,必须在该对象释放前取消注册。否则,当相应的通知再次出现时,通知中心仍然会向该监听器发送消息。因为相应的监听器对象已经被释放了,所以可能会导致应用崩溃

    通知中心提供了相应的方法来取消注册监听器
    - (void)removeObserver:(id)observer;
    - (void)removeObserver:(id)observer name:(NSString *)aName object:(id)anObject;

    一般在监听器销毁之前取消注册(如在监听器中加入下列代码):
    - (void)dealloc {
    //[super dealloc];  ARC中需要调用此句
        [[
    NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self];
    }


  • 我们经常需要在键盘弹出或者隐藏的时候做一些特定的操作,因此需要监听键盘的状态

      键盘状态改变的时候,系统会发出一些特定的通知
    UIKeyboardWillShowNotification // 键盘即将显示
    UIKeyboardDidShowNotification // 键盘显示完毕
    UIKeyboardWillHideNotification // 键盘即将隐藏
    UIKeyboardDidHideNotification // 键盘隐藏完毕
    UIKeyboardWillChangeFrameNotification // 键盘的位置尺寸即将发生改变
    UIKeyboardDidChangeFrameNotification // 键盘的位置尺寸改变完毕

  • 系统发出键盘通知时,会附带一下跟键盘有关的额外信息(字典),字典常见的key如下:
    UIKeyboardFrameBeginUserInfoKey // 键盘刚开始的frame
    UIKeyboardFrameEndUserInfoKey // 键盘最终的frame(动画执行完毕后)
    UIKeyboardAnimationDurationUserInfoKey // 键盘动画的时间
    UIKeyboardAnimationCurveUserInfoKey // 键盘动画的执行节奏(快慢)
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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