3、SwiftUI 开发入门与实战

SwiftUI 开发入门与实战

1. 使用 SwiftUI 的状态管理同步 UI 和模型

为了让大家更深入了解 SwiftUI,我们将利用 SwiftUI 的状态管理功能,实现当用户输入姓名时自动更新问候语。具体步骤如下:
1. 更新现有 UI
- 从源代码中移除按钮,因为我们要在用户输入文本时自动更新 UI。
- 打开库(可点击“+”按钮或按 Command + Shift + L)。
- 在库的搜索字段中输入“Text”,找到文本字段视图。
- 将文本字段视图拖到预览画布中“Hello, Peter!”标签的正上方。
此时,ContentView 源代码应如下所示:

struct ContentView: View {
    var body: some View {
        VStack {
            Image(systemName: "globe")
              .imageScale(.large)
              .foregroundColor(.accentColor)
            TextField("Placeholder", text: Value)
            Text("Hello, Peter!")
        }
      .padding()
    }
}
  1. 替换占位符并设置状态管理
    • 将“P
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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