前言 iOS的模型框架其实有很多了,去年研究过Mantle,也了解过JSONModel.MJExtension,最近的项目项目优化的时候,再次考虑,基于轻量级.高性能的考虑,最终选择了YYModel. 项目主页 YYModel 简介 YYModel在Github的简介是, iOS/OSX平台下一个高性能的模型框架.下面这张图片展示了原作者的性能比较: 特色功能 高性能:转换效率接近手写代码. 自动类型转换:对象类型能自动转换. 类型安全:在转换过程中所有的类型都会被验证,以确保类型安全. 非侵入…

你可以先试试 生成之后在虚拟机上运行一下就知道了 不过关键也看手机的好坏 場景 人物 面數的話越少越好(但要保持模型的完整)  貼圖解析度也不要太大 資料越少越好 //================= unity3d For IOS 模型优化 http://tieba.baidu.com/p/1857559223 //================= 我们的游戏就是,每个敌人在200面左右..虽然难看了点,还是值得的.不卡  主角300面左右.. 开始的时候都大约400面,最后太卡,忍痛重新…

Mantle简介 Mantle 是iOS和Mac平台下基于Objective-C编写的一个简单高效的模型层框架. Mantle能做什么 Mantle可以轻松把JSON数据.字典(Dictionary)和模型(即Objective对象)之间的相互转换,支持自定义映射,并且内置实现了NSCoding和NSCoping,大大简化归档操作. 为什么要使用Mantle 传统的模型层方案遇到的问题 通常我们用Objective-C写的模型层遇到了什么问题? 我们可以用  Github API 来举例.现在假…

Mantle简介 Mantle是iOS和Mac平台下基于Objective-C编写的一个简单高效的模型层框架. Mantle能做什么 Mantle可以轻松把JSON数据.字典(Dictionary)和模型(即Objective对象)之间的相互转换,支持自定义映射,并且内置实现了NSCoding和NSCoping,大大简化归档操作. 为什么要使用Mantle 传统的模型层方案遇到的问题 通常我们用Objective-C写的模型层遇到了什么问题? 我们可以用Github API来举例.现在假设我们想…

个人习惯,也可以不这样写 创建模型基类: #import <Foundation/Foundation.h> @interface WJBaseModel : NSObject //将字典内的值赋给申明的相应属性 - (instancetype)initWithDict:(NSDictionary *)dict; + (instancetype)modelWithDict:(NSDictionary *)dict; @end #import "WJBaseModel.h"…

在调试时,我们经常用到输出model,查看数据是否正确,还会在控制台"po 模型"操作,一般输出都是这样的格式的: person is <Person: 0x608000034300> 这里添加一种解决方法: 1> 解决NSLog(@"person is %@", p)打印model内容: // // Person.m // Demo1 // // Created by 思 彭 on 2017/7/31. // Copyright © 2017年…

机构: ISO国际标准化组织: ITU国际电信联盟: ANSI 美国国家标准委员会: ECMA欧洲计算机制作商协会 ITEF因特网特别任务组. 协议:为计算机网路中进行数据交换而建立的规则,标准或约定的集合就称网络协议. 语义: 涉及用于协调与差错处理的控制信息 语法:涉及数据及控制信息的格式,编码及信号电平等:定时:涉及速度匹配和排序等.定时: 涉及速度匹配和排序. 网络分层体系结构:除了在物质介质上进行实通信道外,其余个对等实体间的通信都是虚通信:对等层的虚通信道必须遵守该信道的协议: n层…

应用场景:app请求后端数据,返回的数据是JSON形式,如: { "is_favor" = 0; "is_follow" = 0; "is_praise" = 0; "is_self" = 0; } 我经常new一个接受该组数据的class,然后用对象的setValuesForKeysWithDictionary方法对每个字段自动进行赋值. HSTopicModel *model = [HSTopicModel new]; […

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun…

1负载均衡产品介绍 基于硬件的负载均衡设备例如F5,Big-IP,基于软件的负载均衡产品HAproxy,LVS,nginx在这些软件产品中,又分为基于操作系统的软负载实现和基于第三方应用的软负载实现.LVS就是基于Linux操作系统实现的一种软负载均衡,而HAproxy是基于第三方实现的软负载均衡. 2 HAproxy简介 HAProxy是一个开源的,高性能的,基于TCP和HTTP(第七层)应用的负载均衡软件.可靠性和稳定性好,可以与硬件级的F5媲美可以同时维护4-5万的并发连接.支持多于8种负…