使用Three20(XCode4.3.1验证)

本文详细介绍了如何将Three20库集成到iOS项目中的步骤,包括新建项目、添加Three20文件、配置依赖及链接库等,并给出了示例代码。

  想尝试three20,但是发现很多资料都过时了,比如增加模板那个。然后找说明,发现这篇文章基本上是可用的。

  弄了好几天终于把three20弄到项目中了。


(1)新建一个空项目




(2)将three20的文件夹复制到与新建的项目同级下(这个three20是改过一些文件后重新编译的所以文件名字改了下)



(3)选中下图中的文件


(4)将上面的文件托至新建的工程中,如下图



 (5)看一下新拖进来的文件的结构



 
 (6)选中“Dependencies文件夹”下的几个文件同样拖到新建工程下,和最先拖进来的文件同级。



(7)点击工程 》TARGETS 》Test320 找到 “Target Dependencies” , 点击“+”号将带房子的文件加入到项目中。



 (8)点击工程 》TARGETS 》Test320 找到 “Link Binary With Libraies” , 点击“+”号将"xxx.a"的文件加入到项目中,并把QuartzCore.framework框架引入。



(9)再截个图,防止有些朋友找不到具体在那里配置





(10)点击PROJECT 下的Test320,点击选项卡的Build Settings,在Header Search Path添加Three20的头文件存放位置,下图只添加了一个包的路径(../Three20_1_0_11/Build/Products/three20),路径为相当路径,也可为绝对路径。



 


(11)同样的方法添加other link为-all_load -ObjC(这个我添加后反而链接出错了,后来去掉了链接反而能通过。但是出错的事实证明,这是必须的)



 



(12)开始测试吧,贴出代码,看图说话


C代码   收藏代码
  1. #import <Three20/Three20.h>


 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯



C代码   收藏代码
  1. <span style="font-size: small;"> self.window = [[[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]] autorelease];  
  2.     // Override point for customization after application launch.  
  3.     TTTabGrid *_tabBar3 = [[TTTabGrid alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 100, 280,80)];  
  4.     _tabBar3.backgroundColor = [UIColor clearColor];  
  5.     _tabBar3.tabItems = [NSArray arrayWithObjects:  
  6.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Banana"] autorelease],  
  7.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Cherry"] autorelease],  
  8.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Orange"] autorelease],  
  9.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Pineapple"] autorelease],  
  10.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Grape"] autorelease],  
  11.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Mango"] autorelease],  
  12.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Blueberry"] autorelease],  
  13.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Apple"] autorelease],  
  14.                          [[[TTTabItem alloc] initWithTitle:@"Peach"] autorelease],  
  15.                          nil];  
  16.     [_tabBar3 sizeToFit];  
  17.     [self.window addSubview:_tabBar3];  
  18.     [self.window makeKeyAndVisible];  
  19.     return YES;</span>  

 



(13)现在编译运行,哈哈,回报错的。



(14)双击下图中的文件后再运行下工程



(15)成功拉




但是我在ipad上实验,发现是死机的,出现了-[UIDeviceRGBColor multiplyHue:saturation:value:]: unrecognized selector sent 具体怎么回事呢,还要继续研究。

继续研究,自己跟踪,无果。然后上网搜索,three20 UIDeviceRGBColor multiplyHue ,结果在cocochina上发现了解决方案:

请检查是否加入了QuartzCore.framework
并且检查编译选项是否添加了 -all_load -ObjC


我重新尝试,发现其实还是要在other linker flags加入-all_load -ObjC,不是编译选项增加。可能我之前没写正确,或者load和-objC之间没有空格。反正最后,效果出来了。


内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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