【深入浅出ios开发】NSNotificationCenter

我们经常要监听消息,监听消息一般有三种方法:第一种用控件的addtarget来监听消息。第二种通过delegate来监听消息。这里我们讲解用NSNotificationCenter来监听消息。

这里有详细的文档:

https://developer.apple.com/library/ios/documentation/Cocoa/Reference/Foundation/Classes/NSNotificationCenter_Class/

在一个项目中NSNotificationCenter提供一种机制用来传递消息。NSNotificationCenter对象本质上是一个通知发送表。该对象通过addObserver:selector:name:object: 或addObserverForName:object:queue:usingBlock: 方法来注册通知中心用来接受通知。每次调用该方法都会指定一组通知。因此,对象可以通过多次调用这些方法注册成不同通知组观察员。

每一个正在运行的Cocoa程序都有一个默认的通知中心,你通常不必自己创建。一个NSNotificationCenter对象仅仅在一个简单程序中就可以发送通知。如果你希望发送消息到别的进程或者从别的进程接受消息,使用NSDistributedNotificationCenter的实例就行了。


+(NSNotificationCenter *)defaultCenter 

用来返回进程默认的NSNotificationCenter


- (void)addObserver:(id)notificationObserver //观察者,即在什么地方接收通知;
           selector:(SEL)notificationSelector //收到通知后调用何种方法;
               name:(NSString *)notificationName//通知的名字,也是通知的唯一标示
             object:(id)notificationSender//通知发送者


监听TextField,如果里面有数据则按钮可以使用,否则不行。

①首先创建相应的变量:2个UITextField,一个UIButton,然后连线。

[objc]  view plain copy
  1. @property (weak, nonatomic) IBOutlet UITextField *textfieldName;  
  2. @property (weak, nonatomic) IBOutlet UITextField *textfieldPassword;  
  3. @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIButton *landButton;  

②在viewDidLoad中设置相应的NSNotificationCenter.

[objc]  view plain copy
  1. - (void)viewDidLoad {  
  2.     [super viewDidLoad];  
  3.     [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(buttonCanInput) name:UITextFieldTextDidChangeNotification object:self.textfieldName];  
  4.     [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self selector:@selector(buttonCanInput) name:UITextFieldTextDidChangeNotification object:self.textfieldPassword];  
  5.     // Do any additional setup after loading the view.  
  6. }  

③buttonCanInput方法的设置:

[objc]  view plain copy
  1. -(void)buttonCanInput  
  2. {  
  3.     self.landButton.enabled = (self.textfieldName.text.length && self.textfieldPassword.text.length);  
  4. }  
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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