iOS,破冰!

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iOS,破冰!

今年学的技术,以iOS自学为成本最高昂:花几千块买了台mac mini电脑,又前后买了6本书籍,从头到尾是30天时间,当然,这30天里穿插了dota、生病、出行、读《布局天下》、楚汉历史、《基督山伯爵》,这样算来,花费的时间倒不多。但到现在才达到“破冰”的地步,可见是很艰难的。
全新的操作系统,全新的语言(c,obj-c,swift),全新的ide:结构,热键,调试方式都与用惯了的eclipse不同。所以学ios和学android比,难度大了不少,而且不是技术含量的难度,而是外围的问题需要解决,这就让人很压抑和憋气,例如下载xcode,刚好是在xcode爆出病毒的时候,国内网盘下载全都无效,从官网下载却经常莫名其妙地中断,并且不能继续。而之前为了学iOS花200多块(笑)买的iphone4,又不能用于调试,因为xcode支持的最低版本是iphone4s。书籍的源码,又常常因为xcode更新太快而不能使用。这些事情都很荒唐又无谓,但很耽误事情和影响心情——尤其是对于没有收入、需要跟老妈借钱的人来说。
好在这些问题都过去了,或者说习惯了。书籍的选择,最后最满意的还是关东升的《iOS开发指南》,这种培训班级别的书籍或许会被人鄙视,但对于“想快速学一本新语言”的人来说,它讲的都是必备的东西。换句话说,这本书最契合我当时的“知识起点”和“知识终点”:我已经会的东西,它都不讲;我暂时不需要会的东西,它也不讲;讲的都是我不会又需要会的知识。
在这本书之前读的《iOS8应用开发入门经典》,我的评价是:有用的东西讲了不少,但最让人感觉爽快的点都没讲。比如讲数据存储,它既不讲本地数据库的存储,也不讲远程rest交互,这就让人感觉好不痛快。而且,在最前面压抑了好几章不写helloworld,先讲预备知识,这虽然让人感觉冷静稳健,但毕竟憋得慌。
至于再之前读的《objective-c编程》和《iOS编程》这两本书,在决定用纯swift编程后,有点后悔花时间读这俩书了,但有的书的意义不在于对你有帮助,而在于消灭你的不安,例如读了《objective-c编程》
之后,至少在不得不接触objective-c代码的时候,不用过于因陌生而恐惧。至于《iOS编程》,个人很不喜欢,因为作者的存在感过强了,他不是根据读者的需要谋篇布局,而是以自己的意识流为线索,这显得很自以为是、自说自话。
另外两本《iOS开发进阶》和《Swifter》,是国内大牛写的,目前我的阶段还用不上,也没法评价好坏,只能说入门阶段不用急着买。对这两本书的评价等我再学得深入点儿再进行。
 
入门时候需要的其实很简单:
1)ide的基本操作,例如怎样新建一个项目,怎样调试它,怎样新建一个类,怎样使用新建的类等等。
2)单界面功能的实现,包括把控件绑定到controller的属性上,控件被触发时调用controller的方法。这两点iOS的开发环境直接提供了解决方案,通过拖拽就能实现绑定。这就使得例如“有一个输入框和一个按钮,当点击按钮时将按钮文字设为输入框的文字”这样的功能容易实现。
实际有界面的程序都有这个需求,即程序要有个变量保持控件,控件被触发时调用程序中定义的某个方法,方法体里可以通过保持控件的那个变量对控件属性进行变化。例如网页中的——
var $btn = $(“#theBtn”);
$btn.click(function(){
    $btn.text("xx");
});
或者android中的在初始化activity时,通过findViewById获得控件,强制转型后赋给该activity的实例属性,再指定该控件触发时的回调函数(使用匿名内部类),该函数内部使用保存控件对象的实例属性来改变控件的属性。这些手工操作很讨厌,所以有的ioc框架实现了注解方式指定“控件绑定”和“触发回调”。
“控件绑定”和“触发回调”,在iOS中现在是自带的功能了,“界面”和"controller类"的对应关系,也被强制规定了。在网页中的mvvm框架的使用时,"某个页面片段"与"某个js对象"的对应是约定的,但理论上网页还是可以使用基本js方式进行功能实现,这就有了代码混乱的危险。iOS通过强制规定的方式,一了百了地消除了这个危险。
“约定”成为“规定”,这不是剥夺程序员的自由权利,因为“约定”已是久经检验的最佳实践,在此之外的“自由”是散漫无理、毫无意义的。
3)从单界面到多界面,在网页中,程序中控制界面跳转是request.getRequestDispatcher.forward之类的方法,在android中,则是使用intent,要传递的数据在intent中赋值,在目标activity中从intent中取值,这类似servlet中的request.setAttribute。到了iOS中,打开一个新界面与android类似,也是创建一个新的界面对象并将其压入栈顶,到要关闭这个界面时将这个对象出栈。但是传值的需求由于没有intent这个载体,只能将值直接赋予目标controller的属性。就是说,相比android,iOS的界面初始化函数,获取传来的参数,不再是从“方法入参”中获取,而是从“实例变量”中获取,这有点像java web中spring mvc框架和struts2框架的区别,个人感觉iOS的做法(和struts2一样)是不合适的。
参数从入参中取得,是天经地义的,实例变量不该是放置参数的地方。
除了这种手动跳转、新界面入栈的方式之外,iOS还将常见的其他多场景关系做了自带实现,如tab选项卡、nav导航方式的跳转,这种预设类似“语法糖”,没它也可以,但有它就方便许多。将“经过实践证明确实需要的”功能作为基础库的一部分提供,是所有语言进步的当然方式,就像json等库成为android基础库的一部分一样。
4)连接到数据源。与html5和android一样,iOS也可以与本地的sqlite数据库交互,这种“本地持久化”的需求当然是广泛存在的。同时,还有些需求,不需要关系型数据库这样沉重的方式,只需要以键值对的方式存储,这在html5(5之前就是cookie的用武之地)、android、iOS当然也都提供了支持。这两种支持就像服务器端开发提供关系型数据库和nosql数据库一样,各有各的用处。
除了本地持久化,与服务器的交互当然也是必不可少的,交互方式rest还是最流行的。android和iOS提供的方案都很好用,反而是天经地义使用json的网页存在个跨域的问题,这是个挺搞笑的事情:我提供一个rest接口,谁的客户端都可以使用,我自己网站的js也可以访问,但别人网站的js不行——他们如果想访问,就要解决跨域问题。
 
以上四点解决了,可以说”iOS已经破冰了“,实际它们对应的还是servlet/jdbc/ajax三个技术,即表现层问题、持久层问题、异构系统交互问题这三大问题,任何技术,把这三个问题解决了,其他的都是“锦上添花”的问题。
但为了解决这几个问题,足足花了我一个月的时间!这既有熟悉新语言、新环境的成本,也有iOS和swift演进太快,书籍和网络资料容易过时的原因。
那么,从明天开始,开始开发“思而勤工作室”的ios版客户端,就像开发“思而勤工作室”的android客户端一样,我希望当它开发完毕之后,能对iOS开发更有信心。
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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