如果您曾经为 UIKit 或 AppKit（Apple 的 iOS 和 macOS 原始用户界面框架）编程，您会知道它们使用类而非结构体来构造视图。SwiftUI 并非如此：我们更喜欢将结构体用于整体视图，这有两个原因。
随着autolayout的推广开来，更多的app开始使用自动布局的方式来构建自己的UI系统，autolayout配合storyBoard和一些第三方的框架，对于创建约束来说，已经十分方便，但是对于一些动态的线性布局的视图，我们需要手动添加的约束不仅非常多，而且如果我们需要插入或者移除其中的一些UI元素的时候，我们又要做大量的修改约束的工作，UIStackView正好可以解决这样的问题。
如果您曾经为UIKit或AppKit（Apple的iOS和macOS原始用户界面框架）编程，您会知道它们使用类而非结构体来构造视图。SwiftUI并非如此：我们更喜欢将结构体用于整体视图，这有两个原因。
也许你并不知道Flexbox是什么，但是想必你肯定听说过React Native、Weex、和Texture（AsyncDisplayKit）,Flexbox就是这些知名布局库所采用的布局思路。甚至苹果官方在iOS9的时候推出的UIStackView，采用的也是FlexBox思路来实现布局的。
AutoLayout简介 Autolayout是一种全新的布局技术，专门用来布局UI界面的，用来取代Frame布局在遇见屏幕尺寸多重多样的问题。Autolayout自iOS 6开始引入， 但是由于X
现在在开发 IOS 应用时，默认是保证可以同时在 iphone 和 ipad 上运行的。不过，这就会面临一些多屏适配性问题。
## 1. UIStackView StackView 是iOS9以后才有的，主要解决了组件排列布局复杂的问题，高效快速。
远古的iPhone3和iPhone4时代，设备尺寸都是固定3.5inch，没有所谓的适配的问题，只需要用视图的frame属性进行硬编码即可。随着时间的推移，苹果的设备种类越来越多，尺寸也越来越大，单纯的frame已经不能简单解决问题了，于是推出了AutoLayout技术和SizeClasses技术来解决多种设备的适配问题。一直在做iOS开发的程序员相信在下面的两个版本交界处需要处理适配的坎一定让你焦头烂额过：
先前写到的一篇Masonry心得文章里已经提到了很多AutoLayout相关的知识，这篇我会更加详细的对其知识要点进行分析和整理。
在项目中总是希望页面上各处的文字，颜色，字体大小甚至各个视图控件布局都能够在发版之后能够修改以弥补一些前期考虑不周，或者根据统计数据能够随时进行调整，当然是各个版本都能够统一变化。看到这样的要求后，第一反应是这样的页面只能改成H5，或者尝试使用React Native来应对这种要求。
AutoLayout是一种基于约束的，描述性的布局系统。AutoLayout为开发者提供了一种不同于以往UI元素位置指定的布局方法。以前布局是通过frame属性来定义其在当前view中的位置和尺寸。使用AutoLayout则变为使用约束条件来定义view的位置和尺寸，最大好处是解决了不同分辨率和屏幕尺寸下view的适配问题，也简化了旋转时view的位置的定义。
前几天看到sunnyxx团队的新作FDStackView。大家都知道在iOS9苹果提供了一个新的玩具UIStackView，然而在iOS9以前是没有办法使用的。可通过FDStackView你却可以在iOS9以前的系统上使用UIStackView，更重要的是我们不需要去做任何额外的工作，FDStackView会自动为我们处理好一切。
相信很多同学都知道在iOS7之后调整导航栏两侧按钮距离左右间距，其实就是在左右barButtonItem的数组中添加一个宽度为负的占位item。 - (void)addLeftBarButtonItem:(UIBarButtonItem *)leftBarButtonItem { UIBarButtonItem *space = [[UIBarButtonItem alloc] initWithBarButtonSystemItem:UIBarButtonSystemItemFixedSpace t
iOS界面布局库MyLayout和TangramKit已经完成新版本的升级并且已经更新到github和cocoapod上面。这次新版本更新的两个大亮点是对界面布局的性能进行了大幅度的提升和对阿拉伯国家需要进行RTL方向布局的支持。
图表 PNChart - 国内开源作者，动态的图表。 swift-linechart - 功能完整、实用的折线图组件。使用方便，参数配置简单。是不可多得的优质组件--swift。 ios-charts - 一款优秀 Android 图表开源库 MPAndroidChart 的 Swift 语言实现版（支持 Objective-C 和 Swift 调用）。缺省提供的示例代码为 Objective-C。 TEAChart - xhacker/TEAChart 一个简洁的 iOS 图表库，支持柱状图、饼图
自己主动为每一个subview创建和加入Auto Layout constraints.
【新智元导读】康奈尔大学和 Adobe 团队的这项图像风格迁移研究，解决了神经网络风格迁移中由于参考图像风格夸张而产生的的输出图像“扭曲”的问题，在各种场景下得到了非常逼真而且忠实的摄影风格迁移结果。
G是不等式约束，h是等式约束，因此对于第j个约束的约束违反可以用CV进行表示如式子(2),对于所有约束的违反可以使用式子（3）进行表示。对于决策向量，可行解是指总体约束违反是0 对于两个可行解，x1支配x2,当且仅当x1的所有等式约束小于等于x2, 存在一个x1的不等式约束小于等于x2
Flutter是一个跨平台的应用开发框架，支持各种屏幕大小的设备，它可以在智能手表这样的小设备上运行，也可以在电视这样的大设备上运行。使用相同的代码来适应不同的屏幕大小和像素密度是一个挑战。
在自动驾驶行业的经典控制方案中，横向控制与纵向控制的求解是模型解耦的独立算法。这种“横纵分离”的控制方案虽然可行，但显然不符合人类的驾驶方式，也不符合横向、纵向紧密联系这一客观事实。本文介绍了一种横纵一体的无人车控制实现方案，在描述车辆横纵耦合、考虑横纵联合约束、统筹横纵跟踪性能方面更具优势。
随着 Flutter 的出现，UI 开发形式也越来越趋向相同，Flutter，SwiftUI，RN，Weex 等新兴UI框架无一意外都使用了声明式的 UI 开发模式，和支持了FlexBox的布局系统。
i) mainPop 一旦进入可行区域，在整个演化过程中几乎不会保留任何不可行的解决方案。相比之下，auxPop 可以在整个进化过程中保持不可行的解决方案。即mainPop是以可行性为导向的，主要侧重于探索可行区域。另一方面，auxPop 可以广泛保留不可行的解决方案，从而探索不可行的区域。就搜索空间的探索而言，这两个种群在本质上是互补的。ii) auxPop 中可行解决方案的数量随迭代次数而变化，并且因问题而异，具体取决于可行和不可行区域的几何形状。对于图 7 中的所有问题，我们可以观察到，在切换点之前 auxPop 中可行解的数量变化很小。这是因为当检测到 auxPop 中解的收敛稳定性时，搜索阶段会发生变化。iii) 切换后 auxPop 中可行解的数量有所增加。这是因为 auxPop 开始从不受约束的 PF 向真正的 PF 移动。尽管如此，对于 Type-II、III 和 IV 问题，即图 7(b)-(d) 中的 CTP7、MW7 和 LIRCMOP1，auxPop 即使在演化的后期仍然有许多不可行的解决方案，旨在利用接近真实 PF 的不可行解所携带的有用信息。
今天为大家介绍的是来自Marinka Zitnik团队的一篇关于模型预训练的论文。语言模型的预训练及其衍生的通用方法已经重新塑造了机器学习研究。然而，在预训练如何提高下游任务性能方面仍存在相当大的不确定性。当在自然语言以外的领域使用语言模型预训练时，这一挑战变得更加突出。在这里，作者通过分析预训练方法如何在每个样本的潜在空间中施加关系结构来研究这个问题，也就是说，预训练方法对样本的预训练特征之间的距离或几何关系施加了什么约束。
今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。接下来我将对论文内容进行详细的介绍。
Hasura Storage 是一项开源服务，在 hasura 和任何 s3 兼容的存储服务之上增加了一个存储服务。其目的是能够利用云存储服务，同时也利用 hasura 的功能，如它的 graphql API、权限、行动、预设等。
选自BAIR Blog 作者：Joshua Achiam 机器之心编译 参与：Smith、黄小天、邱陆陆 强化学习作为深度学习的一个强大分支成就卓然，在电子游戏和仿真机器人等诸多场景中，皆能见其身影；强化学习甚至在阿尔法狗横扫人类围棋世界冠军的对决中发挥了不可替代的作用。但是一块「安全性」的乌云正降临在强化学习之上。有鉴于此，UC Berkeley 近日在其官方博客上发表了一篇题为《Constrained Policy Optimization》的文章，提出了一种提高强化学习安全性的新算法：约束型策略优化（
Flutter 是一个跨平台的应用程序开发框架，支持屏幕尺寸变化很大的设备：它可以在小到智能手表的设备上运行，也可以运行在大电视等设备上。使用相同的代码库使您的应用程序适应如此多样的屏幕尺寸和像素密度始终是一个挑战。在 Flutter 中设计响应式布局没有硬性规定。在本文中，我将向您展示一些在设计此类布局时可以遵循的方法。在继续在 Flutter 中构建响应式布局之前，我想说明一下
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表相关与的TabBar SWTableViewCell - 国内开源作者，带很多手势的表单元格。 MCSwipeTableViewCell - 带很多手势的表单元格。 TMQuiltView - 瀑布流。 XRWaterfallLayout - 超简单的瀑布流实现，实现说明。 WaterfallFlowDemo - 一个简单的UICollectionView瀑布流布局演示demo。 XLForm - 很多表格类的表，写法更高冷一点，推荐使用。 Eureka.swift - Eur
计算机虽然有了人工智能的程序支持，但事实上也不能将其机器学习的功能等同于像人类那样。至少，到目前还不是这样。那么，向Google的图片识别或者Facebook的M应用等一类系统，它们是怎么能够理解自然
在现代的软件开发和数据交换中，数据格式的选择至关重要。JSON（JavaScript Object Notation）和XML（eXtensible Markup Language）是两种广泛使用的数据格式，它们在不同的场景下具有各自的优势和特点。本文将详细比较JSON和XML这两种数据格式，包括语法结构、可读性、灵活性、解析性能等方面的内容。通过对比分析，希望能够帮助您在实际项目中做出明智的选择。
本文对支持向量机做了简单介绍，并对线性可分支持向量分类机、线性支持向量分类机以及核函数做了详细介绍。
本文来自：微信移动客户端开发团队公众号（WeMobileDev） 微信Android架构历史 微信Android诞生之初，用的是常见的分层结构设计。这种架构简单、清晰并一直沿袭至今。这是微信架构的v1.x时代。 图1-架构演进 到了微信架构的v2.x时代，随着业务的快速发展，消息通知不及时和Android 2.3版本之前webview内存泄露问题开始突显。由于代码、内存、apk大小都在增长，对系统资源的占用越来越多，导致微信进程容易被系统回收。因此微信开始转向多进程架构，独立的通信进程保持长连接的稳定性
选自arXiv 作者：Ilya Tolstikhin等 机器之心编译 参与：白悦、许迪 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。近日，谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路：Wasserstein 自编码器，其不仅具有 VAE 的一些优点，更结合了 GAN 结构的特性，可以实现更好的性能。该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICLR 2018 大会接收。 表示学习（
选自arXiv 作者：Dongdong Chen等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 近年来，在自然图像上再现名画风格的风格转换技术成为内容创作的热门话题。例如，最近的电影「至爱梵高」是第一部完全由训练有素的艺术家制作的动画电影。然而，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。现有的风格迁移方法会使左右视图不一致的风格化纹理，研究者通过解决该问题，突破了立体风格迁移的一大瓶颈。 立体 3D 正在成为一种大众消费媒体，例如 3D 电影、电视以及游戏。现在，随着头戴式 3D 显示器（
算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策，提交指令并在提交后管理那些指令。算法交易系统最好使用由三个组件组成的简单概念架构来理解，这些组件处理算法交易系统的不同方面，即数据处理程序、策略处理程序和交易执行处理程序。这些组件与上述算法交易的定义一一映射。在今天的推文中，我们扩展这个架构来描述如何构建更智能化的算法交易系统。
MyLayout是一套iOS界面视图布局框架。其内核是基于对UIView的layoutSubviews方法的重载以及对子视图的bounds和center属性的设置而实现的。MyLayout功能强大而且简单易用，它集成了iOS Autolayout和Size Classes、android的5大布局体系、HTML/CSS的浮动定位技术以及flex-box和bootstrap框架等市面上主流的平台的界面布局功能，同时提供了一套非常简单和完备的多屏幕尺寸适配的解决方案。MyLayout还提供了Swift版本TangramKit
我们都知道，面试可能会让人感到压力山大——不管你是第一次参加面试的新手，还是已经有几年开发经验做背书的业内人士，面试都会带来压力。
作者 Dirk Zwemer 原文链接： http://intercax.com/2018/07/19/mbse-for-railgun-design-part-1/
第1章 Interface Bundle 概要 ---- Bundle 一种标准化的层次结构，保存了可执行代码及代码所需要的资源。 nib Next Interface Builder Interface Builder 的优点 开发和维护效率高 减少大量的 UI 代码和“胶水代码” 适配变得十分简单 IB 也可以做一些非 UI 的事情 利用 IB 学习控件可以达到事半功倍的效果 Interface Builder 的缺点 IB 的执行效率没有纯代码高 使用 IB 开发的过程中容易出现一些小问题 有一定的学
Autolayout Autolayout是一种“自动布局”技术，专门用来布局UI界面的 Autolayout自iOS6开始引入，由于Xcode4的不给力，当时并没有得到很大推广自iOS7（Xcode5）开始，Autolayout的开发效率得到很大的提升 苹果官方也推荐开发者尽量使用Autolayout来布局UI界面 Autolayout能很轻松地解决屏幕适配的问题 Autolayout的2个核心概念 参照 约束 与 Autoresizing 区别 在Autolayout之前，有Autoresizing可以
iOS开发中经常会遇到上方有一条Tab切换导航栏，点击Tab可以切换下方的页面显示。当Tab栏内元素显示超出一屏时就需要滚动显示，用户点击靠近边缘的item时就需要把屏幕外的元素滚动到屏幕内，以供用户选择，如果不滚动，那么用户就认为他点击的可能就是最后一个item,影响用户体验。具体实现就是scrollView。
“你仍在使用SQL-92吗？”是我在“新SQL”演讲中的开篇问题。在我提出这个问题后，竟然有大部分观众坦承仍在使用25年前的技术。而如果我问谁还在使用Windows 3.1，这个版本也是在1992年发布的，则只有少数人举手......而且他们显然在开玩笑。
最近腾讯发布了Q3季度财报，营收与用户双双增长，而这其中最亮眼的增长一定是腾讯会议带来的。上线245天，腾讯会议用户数突破1亿，虽未盈利，但已启动商业化。
这篇论文的研究背景是图像生成领域中存在的一个难点 - 如何从低质量的图像中恢复高质量的细节信息。这对很多下游应用如监控视频分析等都是非常重要的。现有的图像生成方法通常只关注单一的子任务，比如一个方法仅仅做去噪，另一个方法仅仅做超分辨率。但是实际中低质量的图像往往同时存在多种缺陷，比如既存在噪声，又存在模糊，分辨率也较低。所以仅仅做一种类型的生成是不够的，生成效果会受限。例如，一个只做去噪而不做超分的方法，可以去掉噪声，但是图片分辨率仍然很低，细节无法恢复。反过来，一个只做超分而不去噪的方法，可能会在增强分辨率的同时也放大了噪声，产生新的伪影。另外，现有方法在模型训练过程中，没有很好的约束和反馈来评估生成图像的质量好坏。也就是说，算法并不知道哪些部分的生成效果好，哪些部分效果差，缺乏对整体效果的判断。这就导致了细节品质无法得到很好的保证。所以说，现有单一任务的图像生成方法，很难处理图像中多种类型的缺陷;而且也缺乏对生成质量的约束，难以恢复图像细节。这是现有技术面临的问题与挑战。
前段时间田渊栋博士团队在EMNLP2022上发布了一个基于大规模语言模型的故事生成器Re3（Recursive Reprompting and Revision）框架，通过设计prompt让模型生成一致性强的故事，完全不需要微调大模型，最长可以生成7500词的故事。
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