我目前正在开发一个位置跟踪应用程序,我的CLLocationManager位置更新不准确.这导致我的应用程序跟踪距离,这实际上只是由不准确的GPS读数引起的.
我甚至可以在打开应用程序的情况下将iPhone放在桌面上,几分钟后我的应用就会因为这个漏洞而跟踪数百米的距离.
这是我的初始化代码:
- (void)initializeTracking {
self.locationManager = [[CLLocationManager alloc] init];
self.locationManager.delegate = self;
self.locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest;
self.locationManager.distanceFilter = 5;
[self.locationManager startUpdatingLocation];
}
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提前致谢!:-)
关于抽象类的概念,我对Swift开发人员的问题很少.
我已经做了我的功课,我知道使用方法,如解决这些问题fatalError()
或preconditionFailure()
在超,然后在基类中重写它们.但这对我来说似乎是丑陋的对象设计.
我发布这个的原因是要找出是否存在更普遍和通用的解决方案.
提前谢谢,彼得.
我有一个带有嵌入式子视图控制器的父视图控制器.当用户点击孩子时,我想在全屏模式下使用"扩展帧"动画呈现其视图.例如,类似的UI范例用于缩放Facebook和9GAG应用中的图片.
我是否应该为全屏模式演示创建一个新的控制器并将其设置为动画,好像它只是在子视图控制器之上?或者我应该为孩子的视图设置动画以扩展到超视图的界限?
我听说过UIStoryboardSegue
和的自定义子类UIViewControllerTransitioning
.这些方法适用于我的情况吗?
完成此任务的最佳方法是什么?
提前致谢.皮特.
PS解决了这个问题之后,我想通过交互式缩放到缩放手势来扩展我的过渡.如果用户用两根手指触摸子视图,则帧动画会对点击做出反应.当用户将手指放开时,动画应该还原,将子视图返回到其原始帧,或者继续,就像用户点击视图一样.
我一直在玩canvas元素,并发现当我尝试将NxN均匀的纯色单元格彼此相邻绘制时,在某些宽度/高度配置中,它们之间存在模糊的白色线条.
例如,这个画布应该看起来是黑色但包含某种网格,我猜想它是浏览器中错误的抗锯齿的结果.
可以说,这个bug只出现在某些配置中,但我想彻底摆脱它.有没有办法绕过这个?你有没有在画布抗锯齿的问题?
我做了这个小提琴演示了这个问题,并允许你玩画布的尺寸和细胞数量.它还包含我用来绘制单元格的代码,以便您可以检查它并告诉我是否做错了什么.
var ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.clearRect(0, 0, canvasWidth, canvasHeight);
for (var i = 0; i < numberOfCells; ++i) {
for (var j = 0; j < numberOfCells; ++j) {
ctx.fillStyle = '#000';
ctx.fillRect(j * cellWidth, i * cellHeight, cellWidth, cellHeight);
}
}
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提前致谢,
切赫.
我正在开发一个原生iOS应用程序,我对Objective-C和apple设备开发都有点新手.
在我的应用程序中,我需要通过一种独特的方式识别用户.我认为最好的解决方案是获取当前的Apple ID并将其存储在在线数据库中以用于我的目的.唯一的问题是用户可以更改它.所以,我认为Apple必须有另一个标识符来唯一区分实际帐户.
有什么方法可以得到那个吗?我错过了什么?有些课吗?
提前谢谢...皮特
给定i = 0到N-1的数字序列a [i],我试图计算以下总和:
a[0] * a[1] * a[2] +
a[1] * a[2] * a[3] +
a[2] * a[3] * a[4] +
...
a[N-4] * a[N-3] * a[N-2] +
a[N-3] * a[N-2] * a[N-1]
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我想使乘法组的大小G(在上面的例子中为3)成为一个可变参数.然后,可以使用简单的O(N*G)算法天真地获得结果,该算法可以用伪代码编写,如下所示:
sum = 0
for i from 0 to (N-G-1):
group_contribution = 1
for j from 0 to (G-1):
group_contribution *= a[i+j]
sum += group_contribution
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然而,对于大G,显然该算法非常低效,特别是假设序列a [i]的数量事先不知道并且必须在运行时昂贵地计算.
出于这个原因,我考虑使用以下复杂度O(N + G)算法,它通过计算轧制产品来回收序列a [i]的值:
sum = 0
rolling_product = 1
for i from 0 to (G-1):
rolling_product *= a[i] …
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