iOS总结-CALayer总结基础(一)

CALayer详解
本文深入解析了CALayer在iOS和MacOSX环境中的作用与特性,包括其与UIView的关系,核心动画实现原理,以及如何利用CALayer进行圆角、阴影、边框等视觉效果的设置。同时,介绍了CALayer的绘图机制、隐式动画属性和图层内容的获取方法。

参考:https://www.cnblogs.com/monicaios/p/3519936.html

有关CALayer方法:

CALayer简介
Core Animation是跨平台的,支持iOS环境和Mac OS X环境
凡是支持跨平台的框架,都不能直接使用UIKit框架, UIKit只能应用在iOS而不能用于Mac
核心动画操作的对象就是CALayer, 而不是UIView
CALayer是核心动画的基础, 可以做圆角,阴影,边框等效果
每个UIView内部都有一个Layer属性
在实现核心动画时,本质上是将CALayer中的内容转换成位图(一种图像格式),从而便于图形硬件的操纵
UIView的CALayer基本属性
    设置UIView的CALayer属性
    圆角,边框,阴影及3D形变属性
    在UIView中CALayer只是一个类声明,需要添加QuartzCore框架
   在使用颜色时,不能直接使用UIColor而需要将颜色转成CGColor
   修改图层相当于修改UIView属性,即修改界面属性
   要设置阴影,需要同时指定阴影的偏移尺寸,颜色和透明度
   形变属性既可以用形变函数指定,也可以用keyPath指定
UIImageView的CALayer基本属性
   设置UIImageView中的CALayer属性
   圆角   边框   阴影
   UIImageView中不仅一个子图层,因此设置圆角时需要使用setMasksToBounds:YES,  让所有子图层跟随边框,不过设置该属性后,无法使用阴影效果
   可以在底层附加一个UIView实现阴影效果
   设置UIImageView中的CALayer属性     transform属性可以调整CALayer的形变,其中包括:旋转  缩放  平移
  transform属性的参数查询: CATransform
  图层和视图之间的关系
 创建视图对象时,视图会自己创建一个层,视图在绘图(drawRect:)时,会将内容画在自己的层上.当视图在层上完成绘图后,系统会将图层拷贝至屏幕(CALayer绘图的上下文是图像,整个画完后,才显示,提前绘制提高性能以及用户体验).每个视图都有一个层,每个图层又可以有多个子层.
Layer设计目的不是为了取代视图, 不能基于CALayer创建一个独立的可视化组件
Layer设计目的是提供视图的基本可视内容,以便提高动画的执行效率
除提供可视内容外,Layer不负责视图的事件响应等工作,同时layer不能参与到响应者链条中
CALayer使用说明
通过UIView的layer属性可以拿到对应的根层,这个层不允许重新创建,但可以往层里面添加子层(调用CALayer的addSublayer)
要使用CALayer, 需要引用<QuartzCore/QuartzCore.h>
获取当前图层或使用静态方法layer初始化CALayer后,可以设置以下属性
创建自定义图层
position: 位置 (默认指中华带你,具体有auchorpoint决定)
anchorPoint: 锚点 (x,y范围都是0-1),决定了position含义
contents: 内容CGImageRef
锚点和位置的关系, 以及在旋转转换时对图层的影响
UIView有一个addSubview方法,而layer有一个addSubLayer方法
锚点在游戏开发中使用比较频繁,应用开发中极少使用
CALayer中图像及颜色的注意事项
CALayer中使用CGColorRef 和 CGImageRef的数据类型,而不用UIColor和UIImage
QuartzCore (包含CALayer类) 和 Core Graphics (包含CGImageRef, CGColorRef) 框架都能在iOS和Mac OS X 上使用,但是UIKit (包含UIImage和其他UI开头的类) 只能在iOS中使用
为了保证可移植性,  QuartzCore不能使用UIImage,只能使用CGImageRef
不过很多情况下, 可以通过UIkit对象的特定方法,  可以得到Core  Graphics对象, 

CALayer的隐式动画属性
  每一个UIView内部都默认关联这一个CALayer, 称这个Layer为Root Layer, 所有的非Root Layer都存在这隐式动画,隐式动画的默认时长为1/4秒.
  当修改非Root Layer的部分属性时, 相应的修改会自动产生动画效果, 能执行隐式动画的属性称为"可动画属性".如:
   bounds: 缩放动画   position: 平移动画     opacity:淡入淡出动画  (改变透明度)
   搜索animatable找到所有可动画属性
如果要关闭默认的动画效果, 可以通过动画事务方法实现:
    [CATransaction  begin];
    [CATransaction setDisableActions: YES];
    [CATransaction  commit];
 在CALayer上绘图
 要在CALayer上绘图, 有两种方法:
  创建一个CALayer子类, 然后覆盖drawInContext:方法, 可以使用Quartz2D API在其中进行绘图
  设置CALayer的delegate, 然后让delegate实现drawLayer:inContext:方法 进行绘图
  不能讲UIView设置为这个CALayer的delegate,因为UIView对象已经是内部层的delegate, 再次设置会出问题
  无论使用哪种方法, 都必须向层发送setNeedsDisplay消息, 以触发相应绘图方法的调用

  CALayer / UIView以及上下文之间的关系
 当UIView收到setNeedsDisplay消息时, CALayer会准备好一个CGContextRef,然后向它的delegate即UIView,发送消息,并且传入已经准备好的CGContextRef对象.UIView在drawLayer:inContext:方法中会调用自己的drawRect:方法
 平时在drawRect:中通过UIGraphicsgetCurrentContext()获取的就是由CALayer传入的CGContextRef对象,在drawRect:中完成的所有绘图都会填入CALayer的CGContextRef中, 然后被拷贝至屏幕
 CALayer的CGContextRef用的是位图上下文

 获取CALayer中的内容   截屏
     

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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