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[iOS] 存取plist檔

什麼是plist？全名為property list，在所有的資料儲存方法中，最容易莫過於Property List了，陣列、字典、字串和資料都可以存成XML格式的Property List，事實上，NSUserDefaults就是一個Property List。

不過並非所有的資料都適合用它來儲存，像是過多的資料或是自己設計的一些複雜物件都不太適合，因為Property List會一次將整個文件內容讀取到記憶體中，無論效率上或是空間上都不是很理想。

使用plist存取檔案有什麼特色？

  • Property list 可以為 binary 格式或 XML 格式
  • plist 檔案可用一般文字編輯器做修改或 property list editor 做修改
  • NSArray、NSDictionary 都有方法能直接將內容以 XML plist 的格式記錄於檔案
  • property list object 也就是 plist 結構支援的物件型態
資料型態 XML 元素 Foundation framework 類別
array <array> NSArray
dictionary <dict> NSDictionary
string <string> NSString
data <data> NSData
date <date> NSDate
number – integer <integer> NSNumber(intValue)
number – floating point <real> NSNumber(intFloat)
Boolean <true/>或<false/> NSNumber(boolValue)

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iOS, 教學

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[iOS] 影像轉場動畫

我想要讓影像有轉場動畫的效果，如此使用者體驗會更加舒適。之前查到的方法都是用UIView，這個方法用UIImageView才是我要的，讓我不用UIView包UIImageView。House Book這張圖會拿來放相片，A相片轉換到B相片時我想要淡出和淡入，該怎麼做呢？

housebook uiimageview round corner （繼續閱讀…）

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iOS, 教學

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[iOS] 視圖圓角

四角的影像讓我覺得不友善，於是讓尖角變成圓角，感覺起來就舒服多了～如下這用UIImageView製作的HouseBook四個九十度角變成圓角囉！

housebook uiimageview round corner （繼續閱讀…）

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iOS, 教學

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[iOS] NSDate

原本以為獲取日期和時間的方法很簡單，沒想到它是如此深奧，我查詢一些跟NSDate相關的API用法，只要掌握幾個簡單的原則，就可運用自如。像是由 NSDate 轉換為 NSString，和由 NSString 轉換為 NSDate。

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iOS, Objective C, 教學

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[OpenCV] 結構相似性 (Structural SIMilarity)

在瞭解結構相似性 (Structural SIMilarity)後，接下來就是驗證它的效果～我使用和峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)同樣的影像來示範。

landscape

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[OpenCV] 峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)

在瞭解峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)定義之後，接下來當然就來驗證它的威力～

在此我特地找了png檔（無損壓縮）的影像，用nEOiMAGING影像處理軟體，將它另存為jpg檔（有損壓縮）的影像，其中jpg又有分壓縮品質。用肉眼也許看不太出來其中的差異，然而卻很容易從檔案大小看出端倪，壓縮品質越差，檔案大小越小。

landscape

原始影像png：314KB

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研究, OpenCV, 技術, 教學

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[OpenCV] 轉換色彩空間失真 (Transform Color Space Distortion)

我以為透過OpenCV轉換色彩空間，可以很輕易地來回轉換，而且不會有失真的問題。然而後來我知道，轉換色彩空間會有計算上精準度的問題（小問題），除此之外我又發現一個更容易失真的問題（大問題），其實對程式設計師而言相當容易發現才是，也就是：轉換色彩空間一個函式、儲存影像一個函式，後者失真程度遠大於前者！怎麼會這樣子呢？來看一下實驗結果……

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[C/C++] 程式碼換行 (Code Newline)

剛學姊問我程式碼太長的話，要怎麼斷行接下去，才能編譯成功。其實非常簡單，只要在行尾多加「\」這個符號即可！而且不會影響程式執行結果。

直接來看程式碼就瞭解～

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C&C++, 教學

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[OpenCV] SVM 實驗2

既SVM實驗後，接著實驗高階的SVM。首先還是要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。

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OpenCV, 教學

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[OpenCV] SVM 實驗

剛把OpenCV更新到2.4.3版，來試驗一下它的SVM好不好用。首先當然要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。

支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是一種監督式學習的方法，一般是應用於分類(Classification/supervised learning)等相關議題上。SVM 基本運作模式如下：在給定一群訓練樣本之下，每個樣本會分別對應至兩個不同的類別(Category)，SVM 會嘗試從建構一個模型(Model)，並利用此模型將每一個樣本分配到一個類別上。

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OpenCV, 教學

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