clipsToBounds 与 masksToBounds 的区别与联系

本文深入探讨了iOS开发中UIView的clipsToBounds与CALayer的masksToBounds方法的区别与应用,详细解释了它们如何实现视图与图层的裁剪与遮罩效果。

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clipsToBounds
是指视图上的子视图,如果超出父视图的部分就截取掉,
masksToBounds
却是指视图的图层上的子图层,如果超出父图层的部分就截取掉

在调用 clipsToBounds 方法时,就会调用其 layer 的 masksToBounds 方法:

 1 -(BOOL)[UIView(Rendering) clipsToBounds]
 2     +0  3091938a  55              pushl    %ebp
 3     +1  3091938b  89e5            movl     %esp,%ebp
 4     +3  3091938d  e800000000      calll    0x30919392
 5     +8  30919392  59              popl     %ecx
 6     +9  30919393  8b4508          movl     0x08(%ebp),%eax
 7    +12  30919396  8b5004          movl     0x04(%eax),%edx         (CALayer)_layer
 8    +15  30919399  8b8186cb1301    movl     0x0113cb86(%ecx),%eax    masksToBounds
 9    +21  3091939f  89450c          movl     %eax,0x0c(%ebp)
10    +24  309193a2  895508          movl     %edx,0x08(%ebp)
11    +27  309193a5  c9              leave
12    +28  309193a6  e92e211801      jmpl     0x31a9b4d9

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiayao/p/5326320.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、COSO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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