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Cell.reuseIdentifier 指的是 默认为空,如果不定义,在执行 [_tableView registerNib:templateCellNib forCellReuseIdentifier:_templateCell.reuseIdentifier]; 时,提示 must pass a valid reuse identifier to -[UITableView registerNib:forCellReuseIdentifier:]…
UIAlertView UIAlertView 调用创建好对象的[testObject show]的show方法即可弹出UIAlertView UILabel UILabel常见属性 text:显示文字 font:字体 textColor:文字颜色 textAlignment:文字对其方式 numberOfLines:文字行数 lineBreakMode:换行模式 UILabel属性面板 Lines:设置为0,就可以自动换行 Behavior:行为 enabled:可用的,否则不可用 Highl…
tableViewUITableView循环利用 前言 大家都知道UITableView,最经典在于循环利用,这里我自己模仿UITableView循环利用,写了一套自己的TableView实现方案,希望大家看了我的文章,循环利用思想有显著提升. 效果如图: 研究UITableView底层实现 1.系统UITabelView的简单使用,这里就不考虑分组了,默认为1组. // 返回第section组有多少行 - (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableVie…
http://blog.csdn.net/monzart7an/article/details/23878505 链接: http://game.ceeger.com/forum/read.php?tid=5517 之前也看了不少童鞋谢了关于NGUI的scroll view的制作下面我写下自己的制作过程以及心得,希望对童鞋们有所帮助.1.首先建立一个960*640的背景参考http://game.ceeger.com/forum/read.php?tid=5314效果如图:先借用下三国杀的背景图…
UITableView是iOS开发中使用频率非常高的一个控件,它常被用来展示信息列表,尽管信息数据可能非常多,但UITableView消耗的资源却并不会随着展示信息的增多而变大,这都要得益于UITableViewCell的重用机制,重用机制:顾名思义,就是反复利用资源的机制.以下通过一些代码来看下通常我们创建UITableViewCell的方式 - (UITableViewCell*)tableView:(UITableView *)tableView cellForRowAtIndexPath…
全局存储带宽(DRAM) 全局内存是动态随机访问的方式访问内存.我们希望访问DRAM的时候非常快,实际情况是DRAM中出来的数据非常非常慢,这就好比,理想状态是泄洪,水倾巢而出,气势宏伟,实际取水却像是用吸管在喝饮料,速度非常慢. 通常来看,我们会通过优化算法减少DRAM的访问次数. 由上图可以看出,用户访问需要的Address会被分成Row addr和Column address, 通过row decoder -> Core Array -> Sense Amps -> Column…
昨天刚发布的小米3用的是OGS全贴合屏幕技术,包括魅族MX3也是同样的技术,但是iPhone5是In-Cell屏幕技术,什么才是全贴合?它们之间到底有何区别?哪个好?小编今天就来普及一下全贴合屏幕技术的知识,包括In-Cell.On-Cell以及OGS. 什么是全贴合? 智 能手机的竞争变得越来越激烈,许多厂商都希望通过硬件的差异化来凸显自己,什么IPS.SLCD.视网膜.ClearBlack等新名词不断的出现,很多 时候在我们还未理解新技术的时候新的技术名词又诞生了.最近又有不少手机厂商开始以…
大家都知道UITableView,最经典在于循环利用,这里我自己模仿UITableView循环利用,写了一套自己的TableView实现方案,希望大家看了我的文章,循环利用思想有显著提升. 研究UITableView底层实现 系统UITabelView的简单使用,这里就不考虑分组了,默认为1组. // 返回第section组有多少行 (NSInteger)tableView:(UITableView *)tableView numberOfRowsInSection:(NSInteger)sec…
一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 个).最后将前面三个计算结果分别合并然后传给loss层. 二. Default box 文章的核心之一是作者同时采用lower和upper的featur…
一. 算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法.与faster rcnn相比,该算法没有生成 proposal 的过程,这就极大提高了检测速度.针对不同大小的目标检测,传统的做法是先将图像转换成不同大小(图像金字塔),然后分别检测,最后将结果综合起来(NMS).而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果.文章的核心之一是同时采用lower和upper的feature map做检测.          …