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本文介绍了一个iOS应用中的反向传值示例。在该示例中,使用闭包实现从第二个视图控制器(NationNumberViewController)向第一个视图控制器传递数据。当用户在TableView中选择某个项时,会触发闭包并更新按钮上的文字。

反向传值

第二个类中:

@interface NationNumberViewController : BaseViewController

@property (nonatomic, strong)void (^selectBlock)(NSString *num);

@end

 

#pragma mark ------- tableViewDelegate

- (void)tableView:(UITableView *)tableView didSelectRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath

{

    if (_selectBlock) {

        _selectBlock([_tableViewDatasource[indexPath.section] objectForKey:@"data"][indexPath.row][2]);

    }

    [self.navigationController popViewControllerAnimated:YES];

}

 第一个类中:

-(void)arrowBtnClick:(NationBtn *)button

{

    NationNumberViewController * nationVC=[[NationNumberViewController alloc]init];

    nationVC.selectBlock=^(NSString *num){

        [button setTitle:num forState:UIControlStateNormal];

    };

    [self.navigationController pushViewController:nationVC animated:YES];

}

 赋值

  NationBtn * nationBtn=[[NationBtn alloc]initWithFrame:CGRectMake(15, 0, 80, 44)];

    if (nationBtn.titleLabel.text.length==0) {

        [nationBtn setTitle:@"+86" forState:UIControlStateNormal];

    }

        __block NationBtn *myTell = nationBtn;

        _nation.selectBlock = ^(NSString *num){

            // 在这里设置 下面TextField 区号就好了

            [myTell setTitle:num forState:UIControlStateNormal];

        };

    [nationBtn setTitleColor:[UIColor blackColor] forState:UIControlStateNormal];

    [nationBtn setImage:[UIImage imageNamed:@"arrow"] forState:UIControlStateNormal];

    [nationBtn addTarget:self action:@selector(arrowBtnClick:) forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];

    [registerBg addSubview:nationBtn];

    

 

转载于:https://www.cnblogs.com/momosmile/p/5287555.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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