ios view的frame和bounds之区别

最新推荐文章于 2024-09-05 21:22:30 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-05 21:22:30 发布 · 306 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

该博客聚焦iOS开发中View的frame和bounds，探讨二者区别，虽内容仅给出链接，但可知核心围绕iOS开发里View的这两个关键属性展开，对iOS开发者理解View布局有重要意义。
【iOS】Frame与Bounds的区别详解
weixin_61639290的博客
07-27 1756
frame不管对于位置还是大小，改变的都是自己本身。frame的位置是以父视图的坐标系为参照，从而确定当前视图在父视图中的位置。frame的大小改变时，当前视图的左上角位置不会发生改变，只是大小发生改变。bounds改变位置时，改变的是子视图的位置，自身没有影响；其实就是改变了本身的坐标系原点，默认本身坐标系的原点是左上角。bounds的大小改变时，当前视图的中心点不会发生改变，当前视图的大小发生改变，看起来效果就想缩放一样。frame和bounds详解。
iOS开发 frame与bounds
qq_45824823的博客
08-19 987
文章目录iOS坐标系framebounds只改变size只改变origin总结 iOS坐标系 frame和bounds都属于CGRect类型的结构体 struct CGRect { CGPoint origin; CGSize size; }; typedef struct CGRect CGRect; 包含一个CGPoint(起点)结构体跟一个CGSize(尺寸)结构体 struct CGPoint { CGFloat x; CGFloat y; }; typedef
iOS——frame和bounds的区别
m0_73348697的博客
09-05 1497
frame: 描述视图在其父视图中的位置和大小，是“绝对”的。bounds: 描述视图自身的内容区域和尺寸，是“相对”的。
【iOS】—— Frame和Bounds的区别
qq_72437394的博客
07-31 1133
frame不管对于位置还是大小，改变的都是自己本身。frame的位置是以父视图的坐标系作为参考，从而确定当前视图在父视图中的位置。frame的大小改变时，当前视图的左上角位置不会改变，改变的只是大小。bounds改变位置时，改变的是子视图的位置，自身没有受到影响，其实就是改变了本身的坐标系原点，默认本身坐标系的原点是左上角。bounds改变大小时，当前视图的中心点不会发生改变，当前视图的大小发生改变，看起来效果就想缩放一样。
ios view的frame和bounds之区别（位置和大小）
qq_45141428的博客
05-21 160
https://blog.youkuaiyun.com/mad1989/article/details/8711697
ios frame和bounds区别
dreams_deng的博客
06-21 1185
1. frames和 bounds理解 frame: 是子控件相对于 父控件内容左上角为坐标原点 bounds: contentView相对于自己控件坐标位置，控件内部内容区域 滚动的时候frame和bounds体现: frame和bounds理解图: 程序代码： #import "ViewController.h" @interface ViewController ()<UIScrollViewDelegate> @property (stron...
[iOS开发]frame和bounds
weixin_52192405的博客
09-18 513
简要区分Frame与Bounds的区别
iOS——frame & bounds
chabuduoxs的博客
10-03 982
frame: 该view在父view坐标系统中的位置和大小。（参照点是，父亲的坐标系统）bounds：该view在本地坐标系统中的位置和大小。（参照点是，本地坐标系统，就相当于ViewB自己的坐标系统，以0,0点为起点）。下面通过一段简单的代码对比一下。
iOS Frame与Bounds的区别和使用
敛柒的博客
07-08 507
官方文档: Frame: The frame rectangle, which describes the view’s location and size in its superview’s coordinate system. This rectangle defines the size and position of the view in its superview’s coordin...
ios视图frame与bounds的区别
红颜的博客
08-18 532
bounds是指这个view在它自己坐标系的坐标和大小 而frame指的是这个view在它superview的坐标系的坐标和大小
区别主要在坐标系这一块。

很明显一个是自己为原点的坐标系，一个是以屏幕为原点的坐标系。绝对坐标。。。相对坐标。。。比如屏幕旋转的时候就要以相对来重绘。 
frame 如果一个按钮，是在表格里，按钮的frame 的坐标也是相对的，并不是相对屏幕，也就是说是相对坐标，不是
iOS view的frame和bounds之区别.pdf
09-15
在iOS开发中，视图（UIView）的frame和bounds是两个非常重要的属性，它们都是CGRect类型，包含了视图的位置和大小信息。但是这两个属性在概念和使用上有所区别，了解这些差异对于开发iOS应用至关重要。 首先，frame...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值