Objective-C如何自己实现一个基于数组下标的属性访问模式

最新推荐文章于 2025-11-23 11:33:59 发布
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linux 数组 下标访问,Objective-C如何自己实现一个基于数组下标的属性访问模式
weixin_35828357的博客
05-16 187
在iOS6.0以及OS X10.8之后，Apple引入了一套非正式协议(informal protocol)与Objective-C语法直接绑定。当你实现了这其中的方法之后即可使用数组下标来访问属性元素。在Foundation库中，NSArray类实现了- (id)objectAtIndexedSubscript:(NSUInteger)idx方法。因此，我们可以这么来访问数组元素：NSArray...
Effective Objective-C 学习（四）
m0_73348697的博客
02-18 2506
CoreFoundation 框架也定义了一套C 语言API，用于操作表示这些collection 及其他各种collection 的数据结构。例如，NSArray 是Foundation 框架中表示数组的 Objective-C 类，而CFArray 则是 CoreFoundation 框架中的等价物。这两种创建数组的方式也许有区别，然而有项强大的功能可在这两个类型之间平滑转换，它就是 “无缝桥接”（toll-free bridging）。
8、Objective-C 字符串与集合操作全解析
pink7的博客
11-23
本文深入解析了Objective-C中的字符串与集合操作，涵盖字符串的逐字符处理、编码转换、修剪、分割、复制及模板创建，同时详细介绍了NSAttributedString在富文本存储中的应用。文章还系统分析了NSArray、NSDictionary和NSSet等集合类的使用方法、遍历方式、排序技巧及其性能特征，帮助开发者根据实际需求选择最优的数据结构与操作策略，提升代码效率与可维护性。
[iOS]小学生的读书采蜜本里有什么-Effective Objective-C 2.0阅读笔记
m0_74703932的博客
01-14 2443
[iOS]小学生的读书采蜜本里有什么-Effective Objective-C 2.0阅读笔记
3、探索Objective - C：从界面绑定到语言基础
ujm5678901的博客
07-04 59
本文深入介绍了Objective-C编程语言的核心内容，从界面绑定到语言基础。详细讲解了如何利用键值编码（KVC）实现用户界面与数据的动态绑定，包括文本字段和标签的绑定设置。同时，涵盖了Objective-C语言的基本要素，如类型与变量、指针、函数声明、作用域和条件判断等。文章还探讨了委托机制在Objective-C中的重要作用，并提供了常见问题的解决方法和实践建议，帮助开发者更高效地构建应用程序。
2、探索Objective - C开发：从界面构建到语言基础
ujm56789012的博客
07-04 47
本博客介绍了Objective-C开发的基础知识，从界面构建到语言核心概念。内容涵盖了使用Interface Builder添加用户界面控件、属性绑定、委托机制，以及C语言的基本类型、指针和函数的使用。通过实践操作，读者可以逐步掌握开发一个简单Objective-C应用程序的完整流程，并为进一步深入开发打下坚实基础。
60、Objective-C编程：从nil处理到集合操作的全面指南
rust6ferris的博客
08-16 60
本文是一篇关于Objective-C编程的全面指南，涵盖了从nil值处理、对象复制、富文本字符串操作，到集合类使用、枚举方法及语言快捷方式等核心主题。文章详细解析了在不同场景下nil的安全性和潜在风险、对象复制的三种实现方式、富文本字符串的创建与属性管理、iOS中各类集合的特性与操作技巧，以及高效枚举模式和现代Objective-C的语法快捷方式。适合希望提升iOS开发技能的开发者参考学习。
《Effective Objective-C》阅读笔记（上）
2301_80095702的博客
02-24 1387
关联对象相当于把对象变成字典，不同的键对应不同的值。设置关联对象值时，通常使用静态全局变量做键。存储关联对象时，可以指明存储策略，来维护内存管理语义。
Swift开发指南：使用Swift与Cocoa和Objective-C(Swift 4) - 2.互通性
Minecode的博客
10-02 1428
章节导航：Swift开发指南：使用Swift与Cocoa和Objective-C(Swift 4) - 1.入门 与Objective-C API进行交互互操作性是能够在任何一个方向上与Swift和Objective-C进行接口，让您访问并使用以其他语言的文件中的一些代码。当您开始将Swift集成到应用程序开发工作流程中时，了解如何利用互操作性来重新定义、改进和增强编写Cocoa应用程序的方式是一
9、Objective-C 开发：NSString、NSArray 与自定义类的深入探索
y7z8a的博客
11-18 5
本文深入探讨了Objective-C开发中的核心类，包括NSString的字符串操作与方法应用、NSArray和NSMutableArray的创建、访问及遍历方式，并通过实例演示了如何创建和使用自定义类BNRPerson。文章还提供了实践挑战、代码示例以及类的使用场景对比，帮助开发者全面掌握这些基础但关键的知识点，为进一步的iOS或OS X开发打下坚实基础。
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
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12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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