Core Data学习笔记

本文全面介绍了Apple的CoreData框架,涵盖其主要特点、模块内容、使用步骤,并提供了具体操作方法,如增删改查等。此外还涉及数据迁移、并发处理等进阶主题。
1.Core Data提供通用及自动化的对象生命周期管理方案,包括持久化,其特点包括:
1)undo/redo支持;
2)对象间的关系管理;
3)懒加载和写拷贝等内存高效使用方式;
4)属性值的自动校验;
5)schema迁移;
6)NSFetchedResultsController与UITableView是一对好基友,可与界面深度结合;
7)KVC/KVO自动支持;
8)对数据进行筛选和分组;
9)支持SQL功能的语法,使用NSPredicate可支持高级查询及各种函数;
10)通过内置的版本跟踪实现多个与请求时的冲突解决方案;
2.Core Data的几大模块内容:
1)Managed Object Model,数据模型的描述,包括实体、属性以及Fetch Request等;
2)Managed Object Context,参与对数据对象进行操作的全过程,包括监测和支持undo/redo操作;
3)Persistent Store Coordinator,相当于数据文件管理器,处理底层的对数据文件的读取与写入;
4)Managed Object,数据对象,与Managed Object Context相关联;
5)Controller,controller可以与Managed Object Context绑定,使controller的内容来自对应的Context;
3.使用Core Data的步骤:
1)使用xcdatamodeld文件图形界面定义entity并生成相应的类;
2)在app delegate中初始化三个对象:将1文件定义的内容生成managedObjectModel对象==>使用managedObjectModel对象初始化persistentStoreCoordinator对象==>使用persistentStoreCoordinator对象初始化managedObjectContext对象;
3)今后所有的操作都只针对managedObjectContext对象即可;
4.获取数据通过NSFetchedResultsController进行,给它一个fetchRequest参数,里面包括要查找的实体等约束,调用performFetch即可;数据的增删改查都可通过NSFetchedResultsController的代理得到回调,回调包括对象和对象的位置下标,从而进行相应的界面响应;
5.[NSEntityDescription insertNewObjectForEntityForName:@"Book" inManagedObjectContext:addingContext]方法可以在Context中增加对象,调用[addingManagedObjectContext save:&error]可以保存;
6.使用[context deleteObject:[self.fetchedResultsController objectAtIndexPath:indexPath]]可删除对象;

7.[managedObject setValue:self.datePicker.date forKey:self.editedFieldKey];可修改对象的值,而且此方法会触发KVO相关逻辑;这也是为什么Core Data的属性用dynamic修饰的原因;

8.本身managedObjectContext和persistentStoreCoordinator等对象都不支持跨线程操作,但可通过建立多个managedObjectContext并指定彼此parent的方式关联,而多个context可分别指定不同的并发类型,在不同的线程中操作,它们可以关联同一个persistentStoreCoordinator,因为persistentStoreCoordinator使用之前会有锁,这样可间接实现多线程,NSManagedObjectContextDidSaveNotification可接收其它context保存了数据的通知。

9.Core Data有两种数据迁移的办法,第一种是轻量迁移,对于只增加字段或实体等简单的修改,可以存储coordinator的时候设置对应的属性;第二种是标准迁移,需要设置一些Mapping来实现字段增删改等的迁移,这块没有深入,只能说如果有使用一core data时,尽量设计得全一些,如果需要面对迁移的情况,参照苹果官方文档:https://developer.apple.com/library/mac/documentation/Cocoa/Conceptual/CoreDataVersioning/CoreDataVersioning.pdf。

10.nil和NULL的区别:从代码层面来说,这两个内容都表示空,也都表示数字0,是100%可以互换的,但从概念上还是要区分,nil用来和oc对象比较,NULL用来和指针比较。

11.Transformable attribute是指现有core data中基本支持的数据字段类型只有字符串,数值等几种,如果需要存储自定义的类型或一些复杂的技术类型,则需要将这些对象转化为NSData之后再存储,这个转换过程由NSValueTransformer或其子类的实例来实现。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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