UIStoryboard UIStoryboardSegue

本文介绍了UIKit中使用UIStoryboardSegue进行视图控制器跳转的方法及注意事项,并详细解释了如何利用UIStoryboard进行视图控制器实例化与初始化的过程。

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1: 使用UIStoryboardSegue跳转时触发 此方法优先与下一个ViewController 的 viewDidLoad 方法

[csharp] view plain copy
  1. - (void)prepareForSegue:(UIStoryboardSegue *)segue sender:(id)sender   
  2. {  
  3. }  

2: 在UIStoryboardSegue中存放原始的ViewController 和 目的地的ViewController 的引用, 转换类型后,可以直接对其操作

[csharp] view plain copy
  1. [(UIViewController *)segue.sourceViewController setTitle:@"嘿"];//原始  
  2. [(DrawViewController *)segue.destinationViewController setDrawTypeString:segue.identifier];//目的地  

--------------------------------------------------------------------------------UIStoryboardSegue--------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------------UIStoryboard--------------------------------------------------------------------------------

1: 根据 Identifier 获取 指定 Identifier 的实例 

[csharp] view plain copy
  1. AboutViewController *about = [storyboard instantiateViewControllerWithIdentifier:ABOUT_IDENTIFIER];  


注:调用时如果没有找到,App 将直接Crash

2: 获取StoryBoard 默认的第一个实例

[csharp] view plain copy
  1. [storyboard instantiateInitialViewController];  

3:在AppDelegate 中手动初始化 某个StoryBoard
[csharp] view plain copy
  1. self.window = [[iConsoleWindow alloc] init];  
  2. self.window.rootViewController = [[UIStoryboard storyboardWithName:@"MainStoryboard_iPhone" bundle:nil] instantiateInitialViewController];  

4:从普通XIB中跳转到StoryBoard 
[csharp] view plain copy
  1. UIStoryboard *stryBoard=[UIStoryboard storyboardWithName:@"MainStoryboard" bundle:nil];  
  2. self.view.window.rootViewController=[stryBoard instantiateInitialViewController];  





XCode 对 StoryBoard 监听到的警告解析


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内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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