CoreData笔记

前言

CoreData是苹果为我们封装的一个ORM(对象关系映射)库,可以很方便的把数据库中的数据转为一个对象,把一个对象保存到数据库中。如同微软的Entity Framework、Java的hibernate~

在学习CoreData前,需要先清楚几个类的作用和关系,本文就主要对CoreData涉及到的几个类进行总结。

名词解释

NSManagedObjectContext:被管理的对象上下文,对对象的操作(增删改),由我来进行

NSEntityDescription:表,即数据库中一张表

NSManagedObject:数据,表中一行数据,

NSAttributeDescription:表中的一个字段信息,即表中的每个列的字段

NSPersistentStoreCoordinator:持久化的助理,将对象保存到数据库中由我来完成,我只是个助理,所以操作都由我来完成,我上面还有老大

NSPersistentStore:持久化的老板,即数据库文件

NSManagedObjectModel:对象模型,包含了表和表之间的关系,即编译后生成的momd文件

NSFetchedRequest:一个查询请求

NSPredicate:谓词,即where条件语句

一张图胜过千言万语


最后附上一个不错的教程传送门  http://childhood.logdown.com/posts/208957/easy-magicalrecord-01

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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