WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Почему мои представления с примененным автоматическим макетом продолжают масштабироваться и не отображаются с исходным разрешением на симуляторах больших устройств (iPhone 6 и выше)?

Я дизайнер с небольшим опытом работы с Obj-C и пытаюсь помочь нашим инженерам обновить довольно большое приложение для iOS, чтобы использовать Auto Layout программно, по одному представлению за раз.

Я знаю, что мои ограничения работают правильно, однако, когда я просматриваю их в симуляторе, обновленные представления продолжают масштабироваться, чтобы соответствовать устройствам с большим экраном (iPhone 6 и выше). В идеале я хотел бы, чтобы представления с автоматическим макетом отображались с собственным разрешением устройства, а необновленные представления на основе кадров продолжали масштабироваться.

Нужно ли включать Auto Layout глобально где-то или в корневом представлении, и есть ли рекомендуемый подход к преобразованию в Auto Layout, который упростит предварительный просмотр обновлений в исходном разрешении на больших симуляторах устройств?


Ответы:


1

Все приложения работают в режиме совместимости на iPhone 6, если нет чего-то, что запускает собственный масштаб. Есть несколько способов сделать это, но тот, который я помню на данный момент, — это добавить графику @3X к активам изображения значка приложения.

23.01.2015
  • Да, это была проблема. Спасибо! В итоге я добавил 2 новых экрана запуска Retina HD, как рекомендовано в этом другом ответе SO, и теперь я могу работать с собственным разрешением на Симуляторы iPhone 6/6+. 23.01.2015
  • Новые материалы

    Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
    Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

    Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
    В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]