首页 > 其他分享 >RestKit学习3:CoreData 从模型到实体

RestKit学习3:CoreData 从模型到实体

时间:2023-06-22 11:33:48浏览次数:36  
标签:nonatomic Series 模型 dynamic RestKit CoreData retain property

本系列的前面几篇:

RestKit学习1:引用RestKit项目

RestKit学习2:使用RestKit发送和接受请求

 

下面是从模型到实体类的操作步骤:

第一步:给项目增加一个模型文件:选中项目,右键或者菜单中,new File,就会出下面界面,选择Core Data中的Data Model。

RestKit学习3:CoreData 从模型到实体_#import

在输入模型文件名这里,要确保 Targets 中我们系统的几个Targets都选中了。

RestKit学习3:CoreData 从模型到实体_实体类_02

第二步、输入模型,如下图:

RestKit学习3:CoreData 从模型到实体_#import_03

第三步,从模型获得实体类

选中模型文件,点击菜单 Editor -> Create NSManagedObject Subclass… 就会自动产生模型对应的实体类。

RestKit学习3:CoreData 从模型到实体_Data_04

比如这里就自动产生了下面两个文件:

Series.h
#import <Foundation/Foundation.h>
#import <CoreData/CoreData.h>
 
 
@interface Series : NSManagedObject
 
@property (nonatomic, retain) NSNumber * id;
@property (nonatomic, retain) NSString * name;
@property (nonatomic, retain) NSString * domestic;
@property (nonatomic, retain) NSString * logo_ext;
@property (nonatomic, retain) NSString * logo_hash;
@property (nonatomic, retain) NSNumber * seating;
 
@end
 
Series.m
#import "Series.h"
 
 
@implementation Series
 
@dynamicid;
@dynamic name;
@dynamic
@dynamic
@dynamic
@dynamic
 
@end

标签:nonatomic,Series,模型,dynamic,RestKit,CoreData,retain,property
From: https://blog.51cto.com/u_15588078/6534481

相关文章

  • RestKit学习2:使用RestKit发送和接受请求
    首先请看本系列的上一篇文章:RestKit学习1:引用RestKit项目 ,这篇文章是RestKit的简单使用介绍。参考:https://github.com/RestKit/RestKit/wiki/Tutorial-%3A-Introduction-to-RestKitRestKit支持网络层的请求,网络层的功能包括:建立和调度网络请求,以及请求结果响应处理。一般来说,我们......
  • 自然语言处理 Paddle NLP - 基于预训练模型完成实体关系抽取
    自然语言处理PaddleNLP-信息抽取技术及应用重点:SOP图、BCEWithLogitsLoss基于预训练模型完成实体关系抽取信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知识,如实体、关系、事件等。对于给定的自然语言句子,根据预先定义的schema集合,抽取出所有满足schema约束的SPO三元组......
  • RNN预测模型做多输入单输出预测模型,直接替换数据就可以用。
    RNN预测模型做多输入单输出预测模型,直接替换数据就可以用。程序语言是matlab,需求最低版本为2021及以上。程序可以出真实值和预测值对比图,线性拟合图,可打印多种评价指标。PS:以下效果图为测试数据的效果图,主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图,具体预测效果以个人的具体数据......
  • 基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象,建立考虑功率平衡、机组
    基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象,建立考虑功率平衡、机组爬坡约束、出力限制约束的电力系统经济调度模型,采用粒子群算法对模型进行求解,得到六个机组的最优运行计划,确定系统最优运行成本。这段程序主要是一个基于粒子群优化算法(PSO)的电力系统调度程序......
  • 含分布式电源的基于粒子群算法的配电网重构算法:改进粒子群算法 优化目标:有功网损最
    含分布式电源的基于粒子群算法的配电网重构算法:改进粒子群算法优化目标:有功网损最小潮流计算模型:前推回代法计算模型采用IEEE33节点标准模型输出结果如”下图片所示.文件含:MATLAB程序、Visio模型图和程序框图、输出结果图、参考文献。这个程序主要是一个粒子群算法,用于解......
  • 2021最新深度学习自然语言处理模型及原理细节汇编
        本简书整理了基于深度学习模型的自然语言处理(NLP)的模型研究的最新趋势。它涵盖了深度学习模型(如递归神经网络(RNN),卷积神经网络(CNN)和强化学习)背后的理论描述和实现细节,用于解决各种NLP任务和应用常见。本简书包含NLP任务(例如机器翻译,问题解答和对话系统)的最新研究进展。  ......
  • 模型剪枝在大规模数据集处理中的应用:让数据处理更高效、更快速
    目录引言随着机器学习和深度学习应用的不断发展,大规模数据的处理变得越来越重要。然而,这些数据往往包含大量的特征和噪声,使得模型的训练和评估面临着巨大的挑战。为了提高模型的效率和准确性,模型剪枝(ModelSelection)成为了一个必不可少的工具。本文将介绍模型剪枝在大规模数......
  • TensorRT-Tensorflow深度学习模型优化视频课程-全套资料分享
        该课程详细讲解如何使用TensorRT来优化Tensorflow训练的深度学习模型。我们选择了LeNet模型和YOLOv3模型作为例子,与原始模型相比,优化后的模型速度分别提高了3.7倍和1.5倍。有关详细信息以及如何运行代码,请参阅具体课程视频。    文末附课程全套视频下载地址。 课程目......
  • 100+前沿“拿来即用”开源深度学习模型汇总分享
        本文整理了Tensorflow、Pytorch等开源深度学习模型,可以非常方便供用户调用。比如Pytorch仅需一行代码(torch.hub.load())调用ResNet,ResNext,BERT,GPT,PGAN,Tacotron,DenseNet,MobileNet等最新模型。推荐给大家使用。 PyTorchHub    链接:https://pytorch.org/......
  • matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型
    matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型,有代码和EXCEL数据参考,精度还可以,直接运行即可,换数据OK。原创文章,转载请说明出处,资料来源:http://imgcs.cn/5c/632809753171.html这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析......