源码推荐:BASequenceControl

本文介绍如何在应用中集成并使用BASequenceControl控件,它提供了一种简洁且直观的方式来实现目录结构管理的功能。通过简单的步骤,如下载源码、复制文件到项目目录、在viewDidLoad中初始化控件并添加段落,即可轻松实现所需功能。此外,文章还提供了测试Demo链接,帮助开发者更深入地理解其用法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

今天要给大家推荐的控件是:BASequenceControl,效果图如下:


利用它可以实现目录结构管理的应用,是不是很绚呀。

该控件提供的API与UISegmentedControl的类似,所以很容易集成到自己的应用中。


blog:http://www.dimzzy.com/blog/2011/11/basequencecontrol-to-complement-uisegmentedcontrol/

源码:https://github.com/dimzzy/BaseAppKit


下面我介绍一下其用法。

第一步,当然是下载源码

第二步,将源码中的BASequenceControl.hBASequenceControl.m与Images目录copy到你工程目录,然后拖到xcode工程里。

第二步,在viewDidLoad中加入以下代码:

BASequenceControl *bs1 = [[BASequenceControl alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 80, 320, 44)]; [bs1 addSegmentWithTitle:@"happy" animated:NO]; [bs1 addSegmentWithTitle:@"good" animated:NO]; [bs1 addSegmentWithTitle:@"cool" animated:NO]; bs1.overlapWidth = 22; [self.view addSubview:bs1];

这样就大功告成。

我写了一个测试Demo for BASequenceControl或下载官方Demo

如果想了解其它控件的用法,请参看作者的Demo Project






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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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