打印UIView视图层次关系(转)

本文介绍了一个在iOS开发中非常实用但鲜为人知的技巧:使用 UIView 的 recursiveDescription 方法来快速查看视图层级结构及其属性。这种方法可以极大地提高调试效率,避免频繁的手动检查子视图。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转自“http://www.cnbluebox.com/?cat=15”

感觉在调试的时候很实用,就记下来分享下,以前尽然不知道,还要不停的在控制台打subviews。

UIView的方法recursiveDescription,在控制台断点时gdb或者lldb下,打

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[view recursiveDescription]

贴一下展示效果:

 
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<UILayoutContainerView: 0x16533fd0; frame = (0 0; 320 432); clipsToBounds = YES ; autoresize = W+H; gestureRecognizers = < NSArray : 0x16532a20>; layer = <CALayer: 0x16532f90>>
    | <UIView: 0x16531740; frame = (0 20; 320 480); layer = <CALayer: 0x16531710>>
    | <UINavigationTransitionView: 0x16532290; frame = (0 0; 320 432); clipsToBounds = YES ; autoresize = W+H; layer = <CALayer: 0x165317c0>>
    |    | <UIViewControllerWrapperView: 0x17e859a0; frame = (0 20; 320 412); autoresize = W+H; layer = <CALayer: 0x17e85a10>>
    |    |    | <UIView: 0x16701b30; frame = (0 0; 320 412); autoresize = W+H; layer = <CALayer: 0x16703ef0>>
    |    |    |    | <TPKeyboardAvoidingTableView: 0x1737dc00; baseClass = UITableView; frame = (0 0; 320 416); clipsToBounds = YES ; gestureRecognizers = < NSArray : 0x16701c30>; layer = <CALayer: 0x16701b90>; contentOffset: {0, 82}>
    |    |    |    |    | <UITableViewCell: 0x1795b620; frame = (0 453; 320 40); text = '用户反馈' ; autoresize = W; layer = <CALayer: 0x1795b7b0>>
    |    |    |    |    |    | <UIImageView: 0x17800310; frame = (9 0; 302 40); opaque = NO ; userInteractionEnabled = NO ; layer = <CALayer: 0x178002e0>>
    |    |    |    |    |    | <UITableViewCellContentView: 0x1795b7e0; frame = (10 0; 281 39); gestureRecognizers = < NSArray : 0x1795b950>; layer = <CALayer: 0x1795b850>>
    |    |    |    |    |    |    | <UILabel: 0x178005f0; frame = (1

转载于:https://www.cnblogs.com/ftrako/p/4045163.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取20183月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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