屏幕

苹果每发布一个系统,都够开发者忙活一阵的,更新xcode适配新系统:像iOS4支持Retina需要@2x的图;像iOS5不支持udid;像现在的iOS6和iPhone5要面对的下面的一堆问题。

1.添加Retina 4 launch image,运行工程的时候会主动提示你。

这时候直接点Add就好了。会默认添加一张Default-568h@2x.png的黑图:

不添加的话,程序运行起来会上下有黑边儿。

添加完以后的效果

这个地方再啰嗦两句:当透明第一次在群里说要添加这么一张图的时候,我的第一反应是:那不是程序启动的时候会有一张黑图么?而我的程序是不需要启动图的。而当自已添加这张图的时候才发现,这个担心是多余的。估计苹果自已做了什么优化,判断出来是黑图的时候就直接给跳过了。

2.Group Table View Background Color is Deprecated in iOS 6.0


在使用背景色的时候,我最喜欢用的一个系统自带的颜色就是:”Group Table View Background Color”。现在既然这个颜色消失了,换个别的颜色就好喽。

3.关于多个Target

我们知道添加图片的时候,会直接添加到工具里,这时候如果有多个Target的时候,直接将Default-568h@2x.png文件,拖拽到相应的”Copy Bundle Resources”里就好了。

再有要注意的就是多个Target在模拟器运行的时候,现在不像原来那么方便,直接切换配置文件就可以运行了。需要在测试不同Target表示的时候,除了切换配置文件还需要清空模拟器,不然不好使哟~

4.xcode4.5不再支持armv6即:iOS4.3.3以下的系统.

不被支持的硬件设备包括:iPod 2nd gen, iPhone 3G 或更老的iPhone
例如我打包时的错误提示就是:

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warning: iOS deployment targets lower than 4.3 are not supported (current IPHONEOS_DEPLOYMENT_TARGET = "4.0", ARCHS = "armv7").
(null):  iPhone/iPod Touch: application executable is missing a required architecture.  At least one of the following architecture(s) must be present: armv6 (-19033)

因为喜欢用Block,所以我开发的东东,一般最低都支持iOS4.0,看来是苹果逼着开发者和用户升级啊。

5.奉上一段判断iPhone的代码

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#define iPhone5 ([UIScreen instancesRespondToSelector:@selector(currentMode)] ? CGSizeEqualToSize(CGSizeMake(640, 1136), [[UIScreen mainScreen] currentMode].size) : NO)

用时候直接

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if  (iPhone5 ) ooxx

就可以了。
另外,如果代码写界面的话,在iPhone5下View的高是568哟~

6.关于xib自适应的问题

默认的话,如果你的界面上包含scrollview/TableView的话,这个界面基本上是不用改的,因为中间部分会自动拉伸。如果不包含这两个全屏的控件的话,怕是要自已再添加一个专门针对iPhone5的xib了。办法很简单,新建一个xib文件,将里面view的size设置成Retina 4 Full Screen就可以了。上面已经提到怎么判断iPhone5了,怎样读取不同的xib文件不用上代码了吧?

7.关于屏幕旋转

(iOS5的时候就出过一次状况,这次又来)
要深入理解这个问题,还需要您自已亲自做一些实验,iOS6取消了一个api,增加了两个api,但是这一去一加满足不了我的情况:应用在所有的界面都是竖屏,只在一个屏幕是横屏。就这一个情况要实现费了我半天的功夫。只说一下我最后怎么实现的。
首先:这横屏的xib里面的view就是横的
其次:屏幕适应只支持横屏

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-  ( BOOL )shouldAutorotateToInterfaceOrientation : (UIInterfaceOrientation )interfaceOrientation {
   return UIInterfaceOrientationIsLandscape (interfaceOrientation );
}

第三:在这个view是present出来的
第四:viewDidLoad里隐藏状态栏

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-  ( void )viewDidLoad {
   if  (IOSSystemVersion > =  5.0 )  {
     //5.0及以后,不整这个,界面错位 整这个带动画的话,容易看到一个白头
     [ [UIApplication sharedApplication ] setStatusBarHidden : YES ];
   }
}

第五:viewWillAppear自已将view旋转90度

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-  ( void )viewWillAppear : ( BOOL )animated {
   [super viewWillAppear :animated ];
   [UIView animateWithDuration :0.0f
                   animations :^ {
                      [self.view setTransform : CGAffineTransformMakeRotation (M_PI  /  2 ) ];
                      if  (iPhone5 )  {
                       self.view.frame  = CGRectMake ( 00568320 );
                      }
                      else {
                       self.view.frame  = CGRectMake ( 00480320 );
                      }
                    } ];
}

转载请注明:dApps开发者 » 旧工程适配iOS 6和iPhone 5的一些故事

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一,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。 一、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 逻辑回归是一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 支持向量机是一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。这有助于降低单一模型的偏差与方差,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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