Views概念总结

ASP.NET Core MVC 中 Views 的高级应用与实战详解 本文深入探讨ASP.NET Core MVC框架中Views的高级应用技术,主要包括以下核心内容:1. 视图基础:介绍Views在MVC架构中的作用、创建方法及基本结构,强调其数据展示和用户交互功能。2. 数据传递:详细解析ViewBag、ViewData和Model三种数据传递方式的特点与使用场景。3. 视图组织:讲解布局视图和分部视图的使用方法,实现页面结构复用和模块化开发。4. 表单处理:涵盖表单创建、提交和数据验证的全流程实现。5. 高级特性:重点介绍TagHelpers的灵活应用和AJAX异步交互 阅读详情

Views的主要作用:

  • 子视图的排版和管理

  • 绘图和动画Drawing and animation

  • 处理触摸事件Event handling


创建和配置视图

1.通常创建一个nib文件来保存某个视图控制器的整个视图层次,nib文件的根视图表示视图控制器的视图
2.视图的默认初始化方法为initWithFrame,指定了视图的大小和在父视图中的位置。
3.视图必须要添加到window中才能显示,或者添加为某个window中的视图的子视图
CGRect  viewRect = CGRectMake(0, 0, 100, 100);
UIView* myView = [[UIView alloc] initWithFrame:viewRect];

设置视图的属性

alpha,hidden,opaque 前两者直接改变视图的透明度,opaque告诉系统视图是否透明
bounds,center,frame,transform 这些属性影响视图的大小和位置,bounds定义了在视图自身坐标系中的可视化区域。transform用来实现旋转和缩放
                  当transform不是identity transform时, frame无效.

autoresizingMask,autoresizesSubviews 第一个属性定义视图如何根据父视图的bounds改变自身大小位置,第二个属性指定是否需要改变子视图

gestureRecognizers,  userInteractionEnabled,  multipleTouchEnabled, exclusiveTouch
第一个属性表示添加到当前视图的gesture recognizer
第二个属性表示视图是否要响应事件,如果设置为no,则用户事件被丢弃
第三个属性如果设置为no,则视图只响应多触摸事件序列的第一个事件,此时window中的其他视图仍然可以响应事件
第四个属性如果设置为yes,视图阻止触摸事件传递给其他的视图

contentMode, contentStretch, contentScaleFactor  
前两个属性用于指定视图内容如何根据视图的大小改变而改变。
typedef enum {
   UIViewContentModeScaleToFill,
   UIViewContentModeScaleAspectFit,
   UIViewContentModeScaleAspectFill,
   UIViewContentModeRedraw,
   UIViewContentModeCenter,
   UIViewContentModeTop,
   UIViewContentModeBottom,
   UIViewContentModeLeft,
   UIViewContentModeRight,
   UIViewContentModeTopLeft,
   UIViewContentModeTopRight,
   UIViewContentModeBottomLeft,
   UIViewContentModeBottomRight,
} UIViewContentMode;

backgroundColor, subviews, drawRect:, layer
第一个属性用来改变视图的背景色
第二个属性而只读的数组,包含了已添加到视图的子视图
第三个方法用于自定义绘制视图内容,当需要绘制视图内容时重载

Tagging Views
视图类包含一个tag属性,你可以给每个视图对象指定一个整数值。你可以通过该值在运行时查找视图。tag的默认值为0
使用viewWithTag:方法来查找视图

创建和管理视图层次


添加和删除子视图

1.如果你通过代码创建视图,使用一下方法

2.当你添加子视图的时候,子视图的frame属性表示其在父视图中的大小和位置。子视图位于父视图之外的部分不会被自动剪裁,需要设置父视图的clipsToBounds属性为YES

3.父视图自动retain子视图,当子视图被添加到父视图后就可以安全释放。removeFromSuperview方法在移除之前自动释放子视图

4.当你添加子视图时,UIKit会通知子视图和父视图

willMoveToSuperview:, willMoveToWindow:, willRemoveSubview:,didAddSubview:, didMoveToSuperview, or didMoveToWindow

5.superView表示接收者的父视图,window表示包含接收者的window。因为根视图没有父视图,其superview属性为nil,通常window为视图层次的根视图

6.你可以通过设置hidden属性为YES,或者将alpha设置为0来隐藏视图,被隐藏的视图不会接受触摸事件,但是要参与autoresizing和其他的排版。如果一个视图为first responder,那么隐藏之前应该resign。如果要使用动画隐藏视图,那么修改alpha属性


在视图层次中定位视图

1.有两种方法来定位视图

  • 在合适位置存贮相关视图的指针.

  • 给视图添加tap,使用viewWithTag方法来获取视图

视图的变换,缩放,旋转

1.UIView的transform属性包含了一个CGAffineTransform结构,这个属性默认设置为identity transform,这个值不会改变视图外观
2.当视图应用多个变换时,给CGAffineTransform赋值的顺序决定了变换的顺序,每个变换取决与视图的中心点
// M_PI/4.0 is one quarter of a half circle, or 45 degrees.
CGAffineTransform xform = CGAffineTransformMakeRotation(M_PI/4.0);
self.view.transform = xform;

视图层次中的坐标变换

1.触摸事件中包含的在window坐标系中发生的位置,可以使用UIView的方法来进行转换

2.除了UIView的方法,你也可以使用UIWindow类的方法进行转换


在运行时修改视图

1.当视图的大小变化时,其子视图的大小和位置均发生变化
2.父视图的autoresizesSubviews属性决定是否要改变子视图大小,如果设置为YES,那么父视图根据子视图的autoresizingMask属性来改变子视图

自定义视图

1.创建自定义视图的清单

初始化视图

1.使用代码创建视图时,重载initWithFrame方法

- (id)initWithFrame:(CGRect)aRect {
    self = [super initWithFrame:aRect];
    if (self) {
          // setup the initial properties of the view
          ...
       }
    return self;
}

2.如果你是从nib文件中创建视图,那么nib载入代码会调用initWithCoder方法,此时重载此方法来初始化。你同样可以使用awakeFromNib方法来添加其他的初始化信息

实现绘制代码

1.重载drawRect方法来绘制视图内容

2.在你条用此方法之前,UIKit会配置一个基本的绘图环境给视图。

Listing 3-5  A drawing method
- (void)drawRect:(CGRect)rect {
    CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();
    CGRect    myFrame = self.bounds;
 
    // Set the line width to 10 and inset the rectangle by
    // 5 pixels on all sides to compensate for the wider line.
    CGContextSetLineWidth(context, 10);
    CGRectInset(myFrame, 5, 5);
 
    [[UIColor redColor] set];
    UIRectFrame(myFrame);
}

响应事件


1.视图类是responder类的子类,能够接受触摸事件。当触摸事件发生时,window将该事件发送到视图中

2.视图可以使用 gesture recognizers to detect taps, swipes, pinches, and other types of common touch-related gestures

3.如果需要直接处理事件,则重载一下方法

4.视图默认一次只响应一个触摸,如果你希望追踪多手势,需要指定视图的multipleTouchEnabled属性为YES

5.一些视图,lable和image视图,默认禁止处理触摸事件,如果需要处理触摸事件,设置userInteractionEnabled

6.UIView的动画方法通常在动画进行的过程中禁止触摸事件

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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蜗牛沐雨 1470

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

6 ranges and views

自第一个C++ 标准以来,处理容器和其他序列元素的方法一直是使用迭代器,来确定第一个元素的位置(开始) 和最后一个元素后面的位置(结束)。对范围进行操作的算法通常使用两个参数来处理容器的所有元素,容器提供了begin() 和end() 等函数来提供这些参数。C++20 提供了一种处理范围的新方法,支持将范围和子范围定义和使用为单个对象,例如:将其作为一个整体作为单个参数传递,而不是处理两个迭代器。这种改变听起来很简单,会产生很多后果。

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码事漫谈 1352
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nerohoop
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