2、深入探究数据编辑与Core Data核心组件

深入探究数据编辑与Core Data核心组件

1. 编辑工作流概述

在应用程序中,编辑工作流是较为复杂的部分,主要涉及对数据对象的编辑、删除和更改操作。编辑工作流的大部分复杂性集中在第一个 UIViewController 中。该 UITableViewController 使用静态单元格而非原型单元格,每个单元格显示不同的信息。

使用静态单元格的好处是可以在故事板中直接完成编辑工作流的大部分工作,避免在用户选择单元格时处理大量复杂的逻辑。每个单元格都有一个指向另一个 UIViewController 的segue,并且每个segue都有一个名称,这样可以减少大量的代码。以下是相关代码示例:

PPRecipes/PPRecipes/PPREditRecipeViewController.swift
override func prepareForSegue(segue: UIStoryboardSegue, sender: AnyObject?) {
    guard let identifier = segue.identifier else {
        fatalError("Unidentified segue")
    }
    switch identifier {
    case "editRecipeName":
        prepareForEditRecipeNameSegue(segue.destinationViewController)
    case "selectRecipeTyp
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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