Я знаю, что вы можете изменить точку начала/привязки объекта UIKit в построителе интерфейса, но как я могу сделать это программно? Или мне нужно просто изменить координаты положения, чтобы они соответствовали точке привязки по умолчанию?
Изменить точку привязки объекта UIKit программно?
15.11.2011
Ответы:
1
UIViews не имеют концепции точки привязки (в отличие от CALayers). Вы можете расположить их, используя свойство frame
или свойство center
. Интерфейсный Разработчик подделывает точку привязки и фактически сохраняет координаты кадра UIView в файле пера.
15.11.2011
2
Если вы хотите изменить привязку, просто #import <QuartzCore/QuartzCore.h>
а затем установите привязку вашего представления:
[[aView layer] setAnchorPoint:CGPointMake(0.5f, 0.5f)];
А ссылка ниже — это документ о слое, который может вас заинтересовать:
http://developer.apple.com/library/mac/#documentation/Cocoa/Conceptual/CoreAnimation_guide/Articles/Layers.html
15.11.2011
aView
на свой UITextField. Любые идеи? 15.11.2011 Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..