IOS应用启动时渐变等待

- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions
{
    self.window = [[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]];
    [UIApplication sharedApplication].statusBarHidden = YES;
    
    
    UIImageView *splashScreen = [[UIImageView alloc] initWithFrame:self.window.bounds];
    splashScreen.image = [UIImage imageNamed:@"程序进入图.png"];
    [self.window addSubview:splashScreen];
    
    [UIView animateWithDuration:5.0 animations:^{
        CATransform3D transform = CATransform3DMakeScale(0.5, 0.5, 1.0);
        splashScreen.layer.transform = transform;
        splashScreen.alpha = 0.8;
        MyLog(@"111");
    } completion:^(BOOL finished) {
        [splashScreen removeFromSuperview];
        MyLog(@"222");
        self.window.rootViewController = [[LoginViewController alloc]init];
        self.window.backgroundColor = [UIColor whiteColor];
           }];
    
    _netRequest = [[NetRequest alloc] init];
    
    [self.window makeKeyAndVisible];
    return YES;
}

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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