Objective-C Key-Value-Coding

最新推荐文章于 2025-09-20 09:50:06 发布
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本文详细阐述了在Objective-C中使用KVO进行数组元素添加操作的最佳实践，包括如何正确触发KVO通知，以及使用`mutableArrayValueForKey`方法代替直接调用`addObject`来确保视图更新的一致性。
迭代器添加新成员时，addObject不会产生KVO，例:
[obj addObserver:self forKeyPath:@"theArray" options:0 context:NULL];
[[obj theArray] addObject:[NSString string]];

KVO应采用<Foundation/NSKeyValueCoding.h>中的方法，例:
[[obj mutableArrayValueForKey:@"theArray"] addObject:[NSString string]];

leaf8742
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iOS底层原理系列02-深入了解Objective-C
但行好事，莫问前程；不忘初心，方得始终！
03-13 3132
对于自定义类，其内存结构会更复杂，包含从父类继承的变量和自己声明的变量。int _age;@end包含从NSObject继承的isa指针（8字节）包含一个int类型变量_age（4字节）包含一个double类型变量_height（8字节）包含一个NSString*类型的_name指针（由于@property自动合成，8字节）理论上总大小为：8 + 4 + 8 + 8 = 28字节。但实际分配会考虑内存对齐，可能会是32字节。特性+load调用时机程序启动加载类和分类时。
解锁Objective-C的KVC：深入Key-Value Coding的奥妙
07-26
### 解锁Objective-C的KVC：深入Key-Value Coding的奥妙 Objective-C是一种功能强大且灵活的面向对象编程语言，它在C语言基础上增加了面向对象的特性。自1980年代由Brad Cox和Tom Love设计以来，Objective-C经过...
【知识点总结和按钮案例介绍 Objective-C语言】
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Objective-C 学习笔记 | KVC（key-value coding）
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Objective-C访问控制揭秘
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
08-13 1025
摘要： Objective-C提供三种访问控制修饰符：@public（全局可访问）、@protected（默认，仅类及子类可访问）、@private（仅本类可访问），但仅作用于成员变量。属性（@property）通过读写修饰符和类扩展间接控制访问权限。访问限制是编译时约束，运行时仍可通过KVC或Runtime绕过。最佳实践建议：隐藏成员变量，通过属性和方法暴露必要接口，私有属性在类扩展中声明。Objective-C的封装性弱于C++/Java，安全性依赖规范而非强制机制。
Objective-C入门教程
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09-20 1094
Objective-C 是一种基于 C 的面向对象语言，主要用于苹果生态开发。它结合了 C 语言的高效性和 Smalltalk 的动态消息机制，支持动态运行时特性。虽然 Swift 逐渐成为主流，但 Objective-C 仍是理解 iOS/macOS 底层开发的重要工具。开发需要安装 Xcode，基本语法包括类定义（@interface/@implementation）、消息传递机制（[obj method]）和 Foundation 框架类（如 NSString、NSArray）。典型特性包括自动引用计
Objective-C中的Key-Value Coding and Key-Value Observing(KVC与KVO)
Huiqiang Yu的博客
05-21 494
KVC与KVO是Objective-C的关键概念，KVC指的是NSKeyValueCoding，一个非正式的协议，提供一种机制来间接访问对象的属性。KVO是一种实现KVC的关键技术之一。 一个对象拥有某些属性。比如一个Person对象有一个name和address属性，以KVC的说法，Person对象分布有一个value对应于他的name和address的key。key是一个OC字符串，它对应的...
Objective-C属性详解：从入门到精通
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属性是OC中简化成员变量访问的语法机制，通过@property声明可自动生成getter/setter方法。主要特性包括：1）支持atomic/nonatomic等修饰符控制线程安全；2）提供strong/weak/assign/copy等内存管理选项；3）可用readonly/readwrite控制读写权限；4）支持自定义getter/setter方法名。属性通常比直接使用成员变量更安全灵活，支持点语法和KVC访问，适用于字符串、对象、基本数据类型等不同场景。在开发中需注意内存管理修饰符的选择，如字符串用
深入解析Objective-C运行时系统
weixin_33298352的博客
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Objective-C作为苹果开发平台的核心语言，其运行时系统（Runtime System）是其灵魂所在。它是一个小巧但功能强大的C语言库，支持动态类型、消息传递、内存管理等面向对象特性。运行时系统的工作不仅仅局限于应用的编译期，它还延续到应用的运行期，使得Objective-C拥有比静态语言更多的灵活性。Objective-C的runtime API是一组底层C语言接口，允许开发者在运行时检查、修改类和对象的行为。
objective-c动态运行时语言,Objective-C 运行时以及 Swift 的动态性
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05-25 390
前言1、Objective-C 是一门基于运行时的编程语言，这意味着所有方法、变量、类之间的link，都会推迟到应用实际运行的最后一刻才会建立。这将给开发人员极高的灵活性，因为我们可以修改这些link。2、而不同的是，Swift 绝大多数时候是一门面向编译时的语言。因此在 Swift 当中，灵活性受到了限制，不过您会因此得到更多的安全性。我们通常所说的 Objective-C 「动态性」，往往都是...
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6. **KVC（Key-Value Coding）与KVO（Key-Value Observing）**：KVC是用于间接访问对象属性的一种机制，而KVO允许对象监听其他对象属性的变化，实现数据绑定。 7. **内存管理**：Objective-C使用引用计数来管理内存...
Objective-C核心精要
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5. **KVC（Key-Value Coding）** 和 **KVO（Key-Value Observing）**：KVC提供了一种间接访问对象属性的方式，而KVO则允许一个对象观察另一个对象的属性变化，从而实现数据绑定。 6. **集合类（Collection Classes...
LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
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