@weakify, @strongify

本文详细介绍了在Objective-C中使用weakify和strongify宏来管理Block内的self引用的方法。通过对比传统写法与RAC提供的宏定义,揭示了这些技巧背后的实现原理。

【http://www.jianshu.com/p/3d6c4416db5e】

今天来讲weakify strongify。

首先看一下实现的方式:

方式1: 传统写法:

#ifndef    weakify
#if __has_feature(objc_arc)

#define weakify( x ) \\
_Pragma("clang diagnostic push") \\
_Pragma("clang diagnostic ignored \\"-Wshadow\\"") \\
autoreleasepool{} __weak __typeof__(x) __weak_##x##__ = x; \\
_Pragma("clang diagnostic pop")

#else

#define weakify( x ) \\
_Pragma("clang diagnostic push") \\
_Pragma("clang diagnostic ignored \\"-Wshadow\\"") \\
autoreleasepool{} __block __typeof__(x) __block_##x##__ = x; \\
_Pragma("clang diagnostic pop")

#endif
#endif

#ifndef    strongify
#if __has_feature(objc_arc)

#define strongify( x ) \\
_Pragma("clang diagnostic push") \\
_Pragma("clang diagnostic ignored \\"-Wshadow\\"") \\
try{} @finally{} __typeof__(x) x = __weak_##x##__; \\
_Pragma("clang diagnostic pop")

#else

#define strongify( x ) \\
_Pragma("clang diagnostic push") \\
_Pragma("clang diagnostic ignored \\"-Wshadow\\"") \\
try{} @finally{} __typeof__(x) x = __block_##x##__; \\
_Pragma("clang diagnostic pop")

#endif
#endif

第二种: 装逼写法: 比如RAC

#define weakify(...) \\
    autoreleasepool {} \\
    metamacro_foreach_cxt(rac_weakify_,, __weak, __VA_ARGS__)

#define strongify(...) \\
    try {} @finally {} \\
    _Pragma("clang diagnostic push") \\
    _Pragma("clang diagnostic ignored \\"-Wshadow\\"") \\
    metamacro_foreach(rac_strongify_,, __VA_ARGS__) \\
    _Pragma("clang diagnostic pop")

今天, 来解释一下RAC怎么实现这种装逼的写法。

他们的作用主要是在block内部管理对self的引用:

@weakify(self); // 定义了一个__weak的self_weak_变量 
[RACObserve(self, name) subscribeNext:^(NSString *name) { 
    @strongify(self); // 局域定义了一个__strong的self指针指向self_weak 
    self.outputLabel.text = name; 
}];

这个宏为什么这么吊,前面加@,其实就是一个啥都没干的@autoreleasepool {}前面的那个@,为了显眼罢了。 还有metamacro_foreach_cxt, 我们一层一层的往里点

第一次:

#define metamacro_foreach_cxt(MACRO, SEP, CONTEXT, ...) \\
        metamacro_concat(metamacro_foreach_cxt, metamacro_argcount(__VA_ARGS__))(MACRO, SEP, CONTEXT, __VA_ARGS__)

继续点下去

#define metamacro_concat(A, B) \\
        metamacro_concat_(A, B)

接着点

#define metamacro_concat_(A, B) A ## B

到最后, 才tm的发现, 这不就是个C语言中组合运算符的么, 把2个运算符组合成为1个运算符。 然后回过头看, 他就是吧weak 以及第二步骤中`#define rac_weakify_(INDEX, CONTEXT, VAR) \
CONTEXT 
typeof__(VAR) metamacro_concat(VAR, weak) = (VAR);`的typedef拼接进去- - , 妈的 这都要装逼。。。。

这两个宏一定成对出现,先weak再strong.可以很好的管理Block内部对self的引用。 当然你如果是一个不爱用黄色宏的屌丝的话、 你可以用原生代码写出来

    __weak typeof(self) weakSelf = self;
    self.Button.rac_command = [[RACCommand alloc] initWithEnabled:textSig signalBlock:^RACSignal *(NSString * input) {

        __strong typeof(weakSelf) strongSelf = weakSelf;
        return nil;
    }];

原文地址http://www.cocoachina.com/industry/20140621/8905.html
越是细节的东西, 越注定成败。 @Dylan.


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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