最近学完网络线程协议 ，因此写了一个用java编写的聊天室 话不多说 效果如图 首先 创建服务器端 package com.yc.server; import java.io.IOEx
微信小程序直播是微信官方提供的商家经营工具，商家可通过在小程序内直播实现用户互动与商品销售的闭环，无需任何的跳转，提高下单转化率，直播更是成为链接商家和消费者的重要销售渠道！
做移动端开发，解析网络数据是必不可少的工作之一。iOS原生框架很早前就已经提供了将JSON数据直接映射成数组或者字典对象的方法，并且结合KVC，也可以将字典数据直接赋值给对象。但是这种方式十分不灵活，例如如果网络数据中的字段与我们数据模型中的字段不一致，某些网络数据的字段可能为nil等等都需要开发者单独的处理。使用JSOMModel可以十分方便的处理映射过程中的各种情况。
Swift 在 JSON解析方面有个比较有名的第三方库——SwiftyJSON，之前我也一直用的它。虽然用着还不错，但是它主要是为了避免手动解析 JSON 数据时大量的解包操作，降低解包不当导致 crash 的风险，感觉主要是注重安全性，易用性方面还是差了点。它支持下标操作，但毕竟是以字符串为键取值，IDE 不能自动补全，不仅麻烦还容易写错，而且用下标取到的值是JSON类型，一般还需要再进行类型转换，终究没有操作一个 Model 来得方便。所以我一直想写一个 JSON－Model 的映射器，我想要的效果是这样的：
有关redis的介绍我就不说了，可以参看我前几篇文章,redis快速入门 首先来看一下redis的应用场景 下面是我这个项目的的运行的场景截图 这是我们经常在各博客见到的顶和踩的画面，
在iOS开发中，只要有网络模块，就需要数据模型的编写。在进行数据模型的解析和映射时，JSONModel是一个非常常用且优秀的第三方框架，之前有有过博客对其分析，地址如下：
首先，在这个模型类的对象被初始化的时候，遍历自身到所有的父类（直到JSONModel为止），获取所有的属性，并将其保存在一个字典里。获取传入字典的所有key，将这些key与保存的所有属性进行匹配。如果匹配成功，则进行kvc赋值。
❝将JSON数据(文件)解析到ListView中。❞ 特性 与XMLListModel匹配的API，易于使用。 基于文件和基于字符串的数据。 JSON元素属性中的自动模型角色。 使用JSONPath和JSON的XPath处理复杂的JSON文档(http://goessner.net/articles/JsonPath/)。 高级查询和过滤表达式。 使用例子 加载json文本到ListView中。 ListView { width: parent.width height: 100
提示：HEAD -> refs/for/pod (no new changes) merge指令加上–no-ff （不使用fast-forward方式合并，合并的时候会创建一个新的commit用于合并） git merge --no-ff master 参考
你期待看到的是最近更新的Xcode 8 和Swift3.0？你又错了：这次要聊的是我们的老相好——Objective-C！(译者:这篇文章发表于2016年10月4日，那时候刚更新Xcode8)
思想： 写一个抽象类继承HttpServlet,在这个类中加入通用功能。 以后所有的servlet类都继承自这个 类。 以达到扩展Servlet的功能. package com.yc.web.servlets; import java.io.IOException; import java.io.PrintWriter; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServlet; impor
与后台交互，后台返回的数据一般是Json类型的，然而我们的定义的模型一般是继承自NSObject，Json与Model之间的转换，第三方工具也有很多，比如YYModel,JSONModel,MJExtention.
@property (nonatomic, copy) NSMutableArray *list; @property (nonatomic) NSInteger currentPage;
odataModel.read("/SAPBPMInputData('" + taskId + "')", null, ["$expand=startTypeINPUT/start/DO_SES/Lines"], false, function(data, response){ // in case the response is incomplete, complement the model with dummy data objects ApproveSESComponent.DO_S
最近项目开发一直在使用 swift，因为 HTN 项目最近会有另外一位同事加入，所以打算对最近涉及到的一些技术和自己的一些想法做个记录，同时也能够方便同事熟悉代码。
JSON 和 XML 一、JSON 1.什么是JSON JSON是一种轻量级的数据格式，一般用于数据交互 服务器返回给客户端的数据，一般都是JSON格式或者XML格式（文件下载除外） 2.JSON的格式很像OC中的字典和数组 {"name" : "jack", "age" : 10} {"names" : ["jack", "rose", "jim"]} 标准JSON格式的注意点：key必须用双引号 要想从JSON中挖掘出具体数据，得对JSON进行解析 JSON OC 大括号{} NSDictionary
目前，移动跨平台开发作为移动开发的重要组成部分，是移动开发者必须掌握的技能，也是自我提升的重要手段。作为Google推出的跨平台技术方案，Flutter具有诸多的优势，已经或正在被广大开发者应用在移动应用开发中。在过去的2019年，我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用，对于移动应用开发来说，Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求，所以，学习Flutter正当时。
字节跳动也开放了小程序给商家接入，可以在旗下APP如抖音、今日头条、今日头条极速版等应用中即点即用，基于庞大的数亿用户量为其引流，帮助商家获取用户流量，销售商品，其模式和微信小程序差不多。
最近几周在用 swift 做一个命令行工具 smck 用来对现有 OC 工程的代码做些分析和处理。日后工程切换成 Swift 可以加上对 Swift 工程代码的支持。昨天看到喵神在微博上说他下周要直播 live coding 一个 swift 的命令行工具，传送门： 现场编程 - 用 Swift 创建命令行工具 fengniao-cli Part1 ，其实蛮期待。想想跟喵神挺有缘的，最近下了他开发的 iOS 应用 Mail Me，随时能够记录工作和准备讲座时一些灵感，smck 的一些实现还有模块的设计灵感也是通过这个应用随时记录了下来呢，所以也推荐大家使用，真心方便。还有先前 Segmentfault 邀请我这个月31号在他们的直播平台上做个讲座，传送门： 深入剖析 iOS 编译 Clang / LLVM - 戴铭 - SegmentFault 讲堂 ，先前写过一篇文章，直播可能更利于演示和详细说明一些细节吧。看来这段时间我要跟喵神做好多类似的事情了。smck 的代码今天已经放到了 Github 上，地址：https://github.com/ming1016/smck
链接：https://juejin.cn/post/6924107853141655565
现在iOS的开发语言 有 OC 和 Swift Swift 本来就支持泛形 OC 从 XCode7 后也支持泛形了
54.jpg 很久没更新文章了，由于最近公司项目比较赶，所以....... 下面可以看到一个菜鸟的进化史哦。赶紧围观吧。 字典转模型在我还是菜鸟的时候，说实话，老老实实在模型里面写的如下代码 1.手动解析 //手动解析 - (instancetype)initWithDic { self = [super init]; if (self) { xxx = dic[@"xxx"]; ... } return self; } 2.KVC解析 /
okhttp-extension 是针对 okhttp 3 增强的网络框架。使用 Kotlin 特性编写，提供便捷的 DSL 方式创建网络请求，支持协程、响应式编程等等。
网络相关 网络连接 AFNetworking - ASI不升级以后，最多人用的网络连接开源库，iOS的网络编程之AFNetworking使用，iOS的开发下载文件速度计算 ， AFNetworking 3.0迁移指南 ， AFNetworking2.0源码解析<一> ，AFNetworking2.0源码解析<二>，AFNetworking源码解析<三>，AFNetworking源码解析<四>。 Alamofire.swift - Alamofire是AFNetworking的作者mattt
对于图像分类任务而言，卷积神经网络（CNN）是目前最优的网络结构，没有之一。在面部识别、自动驾驶、物体检测等领域，CNN被广泛使用，并都取得了最优性能。对于绝大多数深度学习新手而言，数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目，网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码，新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果，这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇，却没能真正了解整个算法的具体流程。本文将利用Keras和TensorFlow设计一个简单的二维卷积神经网络（CNN）模型，手把手教你用代码完成MNIST数字识别任务，便于理解深度学习的整个流程。
最近由于要做组件化，所以就顺便看了看私有库的制作，整体上制作的过程是比较简单的，但有一些点你注意到的话会在制作过程会少去很多的麻烦，在网上搜的制作过程的文章是一大把，但当你真的遇到一些问题的时候在去找答案有些就会比较困难，所以出于这样的一个初衷我在这里就把自己整个制作过程记录下来，以及这这些过程中你需要注意的点全都一点点的写出来，保证这篇文章能完全把整个过程说清楚，让你看着这篇文章能够完全理解过程和每一步我们到底是在做什么，而不是粘贴复制命令行，完了啥都不知道。
很多同行在编写代码的时候往往只关注一些宏观上的主题：架构，设计模式，数据结构等等，却忽视了一些更细节上的点：比如变量如何命名与使用，控制流的设计，以及注释的写法等等。以上这些细节上的东西非常影响代码的可读性。
HandyJSON 是 Swift 处理 JSON 数据的开源库之一，类似 JOSNModel，它可以直接将 JSON 数据转化为类实例在代码中使用。 由于 Swift 是一种静态语言，没有 OC 那种灵活的 Runtime 机制，为了达到类似 JSONModel 的效果，HandyJSON 另辟蹊径，绕过对 Runtime 的依赖，直接操作实例的内存对实例属性进行赋值，从而得到一个完全初始化完成的实例。 本文将通过探究 Swift 对象内存模型机制，简单介绍 HandyJSON 实现原理. 内存分配 St
在上一篇文章《Objective-C Runtime详解》中我们探讨了Runtime的基本原理，这篇文章我们将总结一下Runtime的一些基本使用 目录 查询方法 给分类添加属性 更换代码的实现方法 动态添加方法 字典转属性 先创建两个类 ClassA.h #import <Foundation/Foundation.h> @interface ClassA : NSObject { // 公有变量 NSString *_publicVar1; NSString *_publ
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