陣列轉模型

2022-07-26 02:36:11 字數 293 閱讀 4256

1.實際開發過程中多用模型  

2.字典容易出錯---設定和取出陣列一般使用「字元型別的key」,key出錯時,編譯器不會有提示

3.資料模型---專門用來存放資料的物件,用它來表示資料會更加專業 ,模型設定資料和取出資料都是通過它的屬性,屬性名如果寫過了,編譯器馬上報錯,從而保證了資料的正確性(一系列的提示,點語法)

4.先載入plist檔案 再將字典轉化為模型

5.模型規範(加號方法)

在這裡討論一下id 和 instancetype的差別

推薦使用instancetype---

onnx模型轉tensorflow模型

onnx是開源神經網路交換平台,有了它基本上不用糾結用什麼深度學習框架的問題了。我現在記錄一下怎麼將onnx模型轉換成tensorflow模型。1 安裝tensorflow和onnx 我是通過anaconda安裝的。詳情 這個部落格記載了安裝anaconda和onnx的詳情,安裝好anaconda後...

字典轉模型

使用字典的壞處 一般情況下,設定資料和取出資料都使用 字串型別的key 編寫這些key時,編譯器不會有任何友善提示,需要手敲 dict name jack nsstring name dict name 手敲字串key,key容寫易錯,key如果寫錯了,編譯器不會有任何警告和報錯,容易造成設錯資料或...

字典轉模型

1.下面這樣的陣列,怎麼轉成模型 2.分析 3.新增模型 城市分組,城市,區,每個模型都有name,抽乙個父類 4.每個模型分別具備的屬性 basemodel nsobject 屬性 nsstring name citysection basemodel 屬性 nsarray cities city...