关联引用

最新推荐文章于 2024-12-22 19:18:10 发布
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例如多个按钮触发同一事件，回调函数里可以判断是哪个按钮按下。

static const char kDisplayObject; 

objc_setAssociatedObject(alert2, &kDisplayObject, sender, OBJC_ASSOCIATION_RETAIN_NONATOMIC);

UIButton *sender2 = objc_getAssociatedObject(alertView, &kDisplayObject);


浅析关联引用
iOS 开发技术分享
03-26 1311
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内容自动匹配关键字关联对应链接
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objective-c中关联引用的底层实现
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我们知道关联引用(associative  references)可以为已存在的实例对象增加实例变量。该技术主要由以下三个函数实现相应的功能： 1.   void  objc_setAssociatedObject(id  object, void *key, id  value,objc_AssociationPolicy  policy) 这个方法用于为对象object添加以key指定的地
word查看关联引用位置
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Excel 不同文件、sheet 关联引用（vlookup函数）
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有时候在excel办公中会遇到，两个sheet相同的一列数据，作为关联（就像数据库的表的外键），其中一个sheet想要获取另一个sheet的其他列数据，这样就用到了vlookup函数，下面演示一下：1.这是222.xlsx文件的“Sheet1”2.这是222.xlsx文件的“Sheet2”3.它们两个sheet有一列数据相同（公司名），当然该列的数据不必要一模一样，可以有几行是不一样的。4.通过 ...
Jmeter关联
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12-22 977
用于提取响应中的动态数据。适用场景：响应内容为 HTML、JSON、XML 等格式，动态数据嵌在文本中。配置步骤在需要关联的请求下添加正则表达式提取器配置关键参数：引用名称：提取变量的名称。正则表达式：定义提取动态参数的模式。模板：指定提取结果的组号（通常为$1$表示第一组）。默认值：提取失败时的默认值。使用提取的变量（${变量名}）作为后续请求的参数值。示例：提取小说名，并使用百度搜索第一个请求：配置提取器：专门用于提取 JSON 格式的响应数据。适用场景。
Objective-C Associative References(关联引用)
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09-19 3369
注：转自 http://gracelancy.com/?p=375 About 我之前写了一篇博文Objective-C Associative References(关联引用)，介绍我在在研究objc runtime的有趣的发现，但当时我并没有意识到这个技术应该使用在何处。在一些实践之后，小结一下有关关联引用的一些相关实践吧。 Category中使用关联引用来添加property 我
Objective-C Associative References（关联引用）- 实践
冲浪
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关于什么是关联引用，这两篇文章作了详细的解释  Objective-C – 关联引用  Objective-C Associative References  熟悉Category都知道，我们是不能在Category能创建实例变量的，但我们可以通过Associative References来达到目的。关联引用说白点，就是你可以往一个已存在的类添加属性，可以设置KEY,VALUE，当然你需要
关联规则分析
心升明月的博客
02-19 4256
文章目录一、经典案例二、相关概念由k个项构成的集合X=>Y含义事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息支持度 (support)置信度 (confidence)提升度 (lift)三、实验分析1、自制数据集2、电影数据集题材关联规则分析 一、经典案例 在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。如图1所示。 若两个或多个变量
C语言程序设计中指针变量的关联引用.pdf
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"C语言程序设计中指针变量的关联引用" 指针变量是C语言程序设计的精髓，也是C语言代码的质量和执行效率的关键。本文详细论述了指针变量的概念、指针变量关联引用、基本类型变量的指针变量关联引用、字符串常量、...
.NET强签名移出工具，可批量移出关联引用的强签名
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自引用关联是UML类图和面向对象编程中一个关键的概念，它指的是类自身与自身的关联。这种关联方式在设计软件时极为重要，因为它可以用来表示具有层次或递归性质的实体关系。理解自引用关联，不仅能够帮助开发者在...
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
云枢关联引用
11-25
由于没有具体的参考引用内容，以下是关于云枢关联引用一般化的介绍、用法及相关知识： ### 云枢关联引用介绍 云枢通常是华为推出的智能管理系统，关联引用可能是其在数据处理、资源管理等场景下的一种功能。关联引用能够将不同的数据、对象或者资源进行关联，使得在系统中可以方便地通过一个元素引用到与之相关的其他元素。例如在资源管理中，关联引用可以将服务器、存储设备等物理资源与对应的虚拟资源进行关联，方便管理员进行统一的管理和监控。 ### 云枢关联引用用法 在云枢系统中，使用关联引用一般需要先确定关联的对象。比如在配置资源时，当添加一个新的服务器节点，系统可能会提示关联该服务器对应的存储资源、网络资源等。用户可以通过选择已有的资源对象来完成关联引用。另外，在数据查询和报表生成时，关联引用可以帮助从多个相关的数据表中提取数据，生成综合的报表。例如，关联引用可以将用户信息表和订单信息表关联起来，生成包含用户和订单详细信息的报表。 ### 云枢关联引用相关知识 - **数据一致性**：在使用关联引用时，需要确保关联的数据之间的一致性。如果关联的一方数据发生变化，需要及时更新关联引用，否则可能会导致数据不一致的问题。 - **性能影响**：过多的关联引用可能会对系统性能产生影响，尤其是在大规模数据查询时。因此，在设计关联引用时，需要合理规划，避免不必要的关联。 - **安全管理**：关联引用涉及到不同数据和资源的关联，需要进行严格的安全管理。例如，对关联引用的访问权限进行控制，防止未授权的访问和数据泄露。 ```python # 以下是一个简单的模拟云枢关联引用的数据关联示例 # 假设存在服务器列表和存储列表，需要将服务器和存储进行关联 servers = ["server1", "server2", "server3"] storages = ["storage1", "storage2", "storage3"] # 建立关联引用 server_storage_mapping = { "server1": "storage1", "server2": "storage2", "server3": "storage3" } # 打印关联信息 for server, storage in server_storage_mapping.items(): print(f"{server} is associated with {storage}") ```
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