有关LZF算法的相关解析文档比较少，但是Apple对LZF的开源，可以让我们对该算法进行一个简单的解析。LZFSE 基于 Lempel-Ziv ，并使用了有限状态熵编码。...LZF采用类似lz77和lzss的混合编码。使用3种“起始标记”来代表每段输出的数据串。 接下来看一下开源的LZF算法的实现源码。 ...LibLZF算法压缩数据： /// /// 使用LibLZF算法压缩数据 /// /// <param...= 0); return (int)oidx; } 3. /// /// 使用LibLZF算法解压缩数据...} while (iidx < inputLength); return (int)oidx; } 以上是LZF算法的代码
介绍 想象一下，在不需要深入了解机器学习的情况下，使用最先进的机器学习模型来构建应用程序。这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?...在这篇文章中，我们将探索Apple应用程序的整个人工智能生态，以及如何使用Core ML 3丰富的生态，包括前沿的预训练深度模型。...使用ResNet50为iPhone构建一个图像分类应用 分析Vidhya对Core ML的看法 Apple的人工智能生态 Apple在构建利用机器学习的工具和框架方面做得很好。...使用这个工具你不需要成为机器学习专家因为它已经为每个任务定义了模型。 我喜欢Turi Create的一点是，我们可以在Python中使用它，就像我们的常规工作流程一样。...当我们对我们的模型感到满意时，只需将它导入到Core ML中，就可以在iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序中使用! 以下是Turi Create的支持的一些任务: ?
一个问题可能有很多算法可以解决，一个算法也可以用来解决很多问题。具体到你碰到的某个任务上时，你如何选择合适的算法呢？...换个思路，你如何知道某个算法（包括这个算法得到的模型）是否适用于你碰到的这个问题呢？ 过拟合问题 前面我们也大致接触过过拟合、欠拟合这俩词，咋回事呢？如下图。...上面那种简单的二维平面的例子，可以直接画画假设函数h(x)的曲线就能直观的看出是否过拟合。但是如果研究对象的自变量（特征）过多，怎么办呢？一个比较简单的办法，将训练集进行拆分，拆分成训练集和测试集。...第一步：通过训练集得出线性回归模型的参数； 第二步：计算上一步的模型对测试集的预测误差。 ? 逻辑回归的测试 即是对于分类问题，测试集的使用。...步骤和回归问题的一样，只是计算测试集上的预测误差的方程式不同。 ? 其本质就是通过一个计算值反映训练集上得到的模型对测试集的点分类正确率。 这一点，回归模型和分类模型的测试是一样的。
你可以免费使用，自由传播，并可以获得它的源代码。可以用于对Email、文件及其他数据的加密与验证，确保通信数据的保密性、完整性和真实性。 PGP原理及规则 PGP使用双密匙来加密数据。...在发送信息前，使用B的公匙对信息进行加密。 这样只有B用对应的私匙才能解密收到的信息。所以就保证了信息传输的安全，这就是PGP所谓的加密(encryption)与解密(decryption)。...* B收到信息后如何确定这信息是A发的呢？ 首先A必须通过某种途径把自己的公钥发给B。 在发送信息前，A先用自己的密钥加密信息。 B收到信息后就可以使用A的公钥来对收到的信息进行验证。...如何在Lion中使用PGP加密你的邮件 当前，gpgtools.org 上已经提供了集成的工具包来进行GPG的加密等相关工作。 1、下载 GPGTools，并进行安装。...参考资料： 1、GpGTools 2、GpGMail Not working after an os update 3、密码学简介 4、GPG签名和加密 5、Apple Mail PGP 6、Using
而这个“训练”的过程其实是非常消耗 CPU 资源和存储空间的，如果把所需要的计算、存储资源对比我们的日常使用耗费的资源对比，就像是制作一部皮克斯工业级电影和平时玩一把英雄联盟一样。...但是只要有了 Create ML ，机器学习的计算突然就能够在本地进行了，你只需要把数据拖拽到 Create ML 的界面中，调整一些参数和内容，20分钟之后就能得到一个训练完毕的 AI 模型了。...甚至 Create ML 还为你提供了将这个 AI 模型嵌入到 App 中的快速工具。...这对于有隐私需求的服务是非常重要的，比如医疗行业，患者肯定不希望自己的医疗数据被传到云端，但是 AI 诊断又是以后的趋势，所以 Create ML 就让相关开发者能让自己的医疗 AI 在本地运行了。...更重要的是， Create ML 给了所有人自己研究 AI 模型的条件，这又让我们想到了苹果的“人人都能编程”计划，说不定以后还能发展成“人人都会研发人工智能”了！
一、安装 我使用的是element UI ,安装对应的UI版本 npm i @form-create/element-ui 在main.js引入并全局注册 import formCreate...from '@form-create/element-ui' Vue . use ( formCreate ) 二、使用 新建一个.vue 文件，采用的自定义按钮，...如果需要加loading在外围的div的加 create> -->...this.fApi.set(goods_numrule.props, "disabled", true)设置规则的时候，初始的时候要存在属性，如rule里面的props:{}和col:{}2.1K40
这就需要中文分词算法。 目前常用的分词算法主要分为两大类，一种是基于词表的规则分词算法。另一种则是在机器学习以及深度学习兴起之后流行起来的统计分词算法。我们先从比较容易理解的规则分词算法开始讲起。...正向最大匹配算法 正向最大匹配算法的思路非常简单，我们每次尽量找尽可能长的词语。...逆向最大匹配算法 为了解决正向匹配算法当中的问题，人们又想出了逆向最大匹配算法。思路和正向匹配几乎一模一样，仅仅将切分的顺序从前面开始改成了从后面开始而已。...统计分词算法 基于统计的分词算法也不难理解，我们用统计学中出现的概率来代表分词方案的正确性。 假设句子是T，一种分词方案是 ? 。那么 ?...和之前几种算法相比，这种算法的准确率更高，但是它也有自己的问题。最大的问题是非常依赖人工标注的结果，想要模型有好的结果，需要的训练样本量非常大，因此带来的人力成本很高。
我们在本篇文章中会继续介绍三种思路非常简单朴素的协同过滤算法，这几个算法的原理简单，容易理解，也易于工程实现，非常适合我们快速搭建推荐算法原型，并快速上线到真实业务场景中，作为其他更复杂算法的baseline...一、基于关联规则的推荐算法 关联规则是数据挖掘领域非常经典的算法，该算法来源于一个真实的案例：“啤酒与尿布”的故事。...基于关联规则的推荐算法思路非常简单朴素，算法也易于实现，Spark Mllib中有关联规则的两种分布式实现FP-Growth和PrefixSpan，大家可以直接拿来使用(关于这两个实现的具体细节，可以阅读参考文献...实际上，同一用户对不同标的物评分可能是有一定关联的，在这里做这个假设是为了计算方便，在实际使用naive bayes做推荐时效果还是很不错的，泛化能力也可以。...它对噪音有一定的“免疫力”，不太会受到个别评分不准的影响，并且也不易于过拟合(个人觉得前面介绍的条件无关性假设是泛化能力强的主要原因)，一般情况下预测效果还不错，并且当用户行为不多时，也可以使用(需要利用拉普拉斯平滑来处理
由于邮件中并未明确提到使用什么库，导致大家各种猜测。 iOS 应用开发常用的热更新方案有：JSPatch，React Native（RN），Weex，以及国外的 Rollout。...Rollout 的 CEO 的官网声明 JSPatch 作者 bang 也在今天发表博客回应，建议开发者短时间内先不要使用 JSPatch，后续再看情况，并希望可以跟苹果审核团队协商解决此事，毕竟热更新的需求很大...博客链接：http://blog.cnbang.net/internet/3374/ Bugly 针对 Apple 审核规则调整的使用公告 我们近期上线的 Bugly iOS 热更新 SDK 内也集成了...JSPatch，所以在有明确结论前，建议已经正在使用 Bugly 热更新 SDK 的产品先替换成只有异常上报功能的 SDK，以避免审核风险。...Bugly 异常上报 SDK 不受影响，如您的产品使用的是异常上报 SDK 则无需做任何改动。
我们大部分时间都需要使用中间状态的模型来进行生产。 使用检查-停止机制能够节省资金。注意到一个模型在几个周期内并没有改进，我们可以早点停止它以节省时间和资源。...可以考虑执行超参数调整，而不是使用默认/常规学习速率、epoch、batch size。考虑使用波束搜索、网格搜索或随机搜索来识别更好的超参数和优化器。...如果我们生成ID并将带有此ID的预测结果传递给客户，那么客户需要在其数据库中持久使用它。如果我们更改了格式或数据类型，需要通知所有使用者更新他们的数据库。...我们可能需要根据使用者的关键数据收集更多的元数据。额外的关键数据增加了连接的复杂性和存储消耗。 为了克服这个问题，预测结果应该直接与使用者的关键数据相关联。...如果希望低延迟的计算推理时间，可以考虑使用TorchScript。一般的方案是，你仍然可以在Python中训练你的模型，但是通过使用它生成C++兼容的模型。
上一小节讲了神经网络的代价函数，这一小节讲解一个让代价函数最小化的算法：反向传播算法。 算法目标 找到合适的参数，让代价函数最小。那我们要怎么做呢？ ?...我们需要有一种能够用编码实现的算法，梯度下降也好、其它更高级的算法也好，我们需要能够通过一种迭代的办法不停改变这些参数\theta的值，使得代价函数最小。...有了输出层的误差，倒数第二层的误差该怎么计算呢？本质上，输出层的误差是由上一层的误差经过输出层上的运算之后得到的，那我们再经过一次逆反运算就可以算出来了。 ? 上式中，后面的一项是激活函数的导数。...前面一项，是权重导致的误差的和。 类似的，可以把第二层的也给算出来。这样，我们就有了每一层上的误差函数： ? 因为最左边的是输入层，没有误差，所以这里有3层的误差函数。...通过上面的计算过程，我们就知道这个算法为什么叫做反向传播算法了。 有一大堆的训练样本的时候，我们该怎么做？ 假设有m组训练样本，反向传播算法的步骤如下图： ?
为具体问题选择最合适的ML算法。 作者：Sukanya Bag 编译：McGL 当我开始走上数据科学的职业道路，我经常面临的问题是为我的具体问题选择最合适的算法。...—— 聚类(elbow方法) 问题陈述3 - 预测贷款偿还 解决该问题的机器学习算法—— 不均衡数据集的分类算法 问题陈述4 - 根据皮肤病变的特征(大小、形状、颜色等)判断其是良性还是恶性 解决该问题的机器学习算法...解决该问题的机器学习算法—— 高斯混合模型 问题陈述18 - 从一组微阵列（microarray）实验中组织基因和样本，以揭示生物学上有趣的模式 解决该问题的机器学习算法—— 层次聚类算法 问题陈述19...- 根据具有类似属性的其他客户的偏好推荐消费者应该观看的电影 解决该问题的机器学习算法—— 推荐系统 问题陈述20 - 根据读者正在阅读的文章推荐读者可能想读的新闻文章 解决该问题的机器学习算法——...希望我已经解释清楚了最常用的机器学习算法的普遍看法，并告诉了你们如何为具体问题选择一种最合适的算法。
使用get_or_create() 使用方式 user, b = User.objects.get_or_create(u_id=1, name="张三", defaults={'address':'上海...(u_id=1, name="张三", address="上海") print(user) 关于get_or_create() 说明 get_or_create顾名思义，查询或者创建一条数据，首先是执行的时候首先会去查询有没有这个值...get_or_create会返回一个tuple,第一个值是查到或者创建的数据，第二个值是一个布尔，表示是否执行了创建操作。...在进行查询的时候和使用get查询类似，当查到超过一条数据的时候会触发MultipleObjectsReturned。 创建的时候也和使用create创建类似。...如果你正在使用MySQL，请确保使用READ COMMITTED 隔离级别而不是默认的REPEATABLE READ，否则你将会遇到get_or_create 引发IntegrityError 但对象在接下来的
该机器学习库有很多优点： 易于使用：专注于任务而不是算法； 可视化：内置的流式可视化功能可以探索您的数据； 灵活性：支持文本、图像、音频、视频和传感器数据； 快速和可扩展：在单个机器上能处理大规模数据；...准备部署：可将模型导出到Core ML，以用于iOS，macOS，watchOS和tvOS的应用程序。...在iOS应用中很容易使用生成的模型： TuriCreate 使用Turi Create，你可以解决一些常见的任务： 推荐系统 https://github.com/apple/turicreate/blob...，来组织基于算法的工具包： 分类 回归 图分析 聚类 最邻近 主题模型 支持的平台，Turi Create支持： macOS 10.22+ Linux（glibc 2.12+） Windows 10（WSL...支持 Turi Create不需要使用GPU，但某些模型可以通过使用GPU来加速。
君士坦丁堡硬升级中引入了一个新操作码 CREATE2[1] ，它使用新的方式来计算常见的合约地址，让生成的合约地址更具有可控性，通过 CREATE2 可以延伸出很多新的玩法，这篇文章来探讨下，在广义状态通道中的妙用...合约地址如何计算出来的? 在 CREATE2 以前，CREATE指令创建的合约地址是通通过交易发起者（sender）的地址以及交易序号（nonce）来计算确定的。...（比如提前使用一个还未部署的合约地址），而使用 CREATE2 只需要确定了创建合约的代码（init_code）及盐（slat），则合约地址就是确定的（实际上让地址变成了对合约代码的验证）。...刚刚上面介绍的状态通道，都是基于特定目的的通道，抵押的资金只能根据实现定义好的合约逻辑进行分配，而广义状态通道则是使用一个强大的多签钱包，可以根据其他合约定义的规则来进行资金的分配，从而实现更加通用的目的...通过使用 CREATE2，可以在游戏合约不上链的情况下进行游戏，因为只要游戏的规则代码确定了，就可以确定游戏合约的地址，在链下就可以基于这个确定的合约地址进行签名玩游戏，甚至我们根本不需要部署游戏合约，
那么 LightGBM 到底如何做到更快的训练速度和更低的内存使用的呢？...2.2 工程实现 2.2.1 特征并行 传统的特征并行算法在于对数据进行垂直划分，然后使用不同机器找到不同特征的最优分裂点，基于通信整合得到最佳划分点，然后基于通信告知其他机器划分结果。...如果使用点对点通信，一台机器的通讯开销大约为 O(#machine * #feature *#bin ) ；如果使用集成的通信，则通讯开销为 O(2 * #feature *#bin ) ， LightGBM...而 LightGBM 所使用直方图算法对 Cache 天生友好： 首先，所有的特征都采用相同的方法获得梯度（区别于不同特征通过不同的索引获得梯度），只需要对梯度进行排序并可实现连续访问，大大提高了缓存命中...2.3.1 内存更小 XGBoost 使用预排序后需要记录特征值及其对应样本的统计值的索引，而 LightGBM 使用了直方图算法将特征值转变为 bin 值，且不需要记录特征到样本的索引，将空间复杂度从
Turi Create是Apple的工具，可以帮助开发人员简化创建客制化模型的步骤。使用Turi Create，你可以建立自己的客制化机器学习模型。...Turi Create 快速入门 如果你有关注其他机器学习教学文章，你可能会觉得奇怪，「今年Apple不是有发布一个叫Create ML的工具吗？...使用Turi Create，你除了可以创建所有原本使用Create ML创建出的Core ML模型之外，更能创造更多不同类型的模型！...在我们的CreateML教学之中，你看到我们可以使用Create ML制作Core ML模型的类型。...以下是你可以使用Turi Create制作的演算法类型： 推荐系统 图像分类 图像相似度 物件检测 活动分类 文字分类 你可以看到列表中包含了分类器与回归器(regressors)，它们都可以使用Create
例如，资产库现在包含图像和命名颜色的深色变体。 Core ML 2和Create ML使您的应用程序中的机器学习几乎成为即插即用的练习。...4）介绍Create ML - 703 ? 介绍Create ML WWDC 2018 [视频链接] “Create ML是惊人的。我迫不及待地想看看iOS开发人员使用机器学习做出奇妙的事情。...的首席iOS工程师 如今，机器学习仍然是一个热门话题，Apple已经很容易将这项技术添加到您的应用程序中。使用Core ML 2，您可以将机器学习视为从代码中调用库。...您只需要将Core ML库放入项目中，然后让Xcode对其他所有内容进行排序。 基于Core ML 2对神经网络的去神秘化，Apple为您提供了Create ML。它只需要几行代码即可使用。...使用Swift标准库中的函数，Abrahams解释了如何使用算法驱动的方法。 “他谈到了除了准备技术访谈之外理解算法的重要性。
“Neural Networks: Learning——Backpropagation intuition” 上一小节讲了神经网络的反向传播算法，晦涩难懂！那有没有办法直观地去理解它呢？...但是，在学习的时候我们还是要有个大概的思路的，知道它的内部实现机理才能更好的使用它。 相比于前面讲的线性回归、逻辑回归，神经网络没有那么容易理解。那有没有办法通过了解反向传播的一些步骤理解这个算法呢？...具体地，隐藏层上的一个单元的输入如下图： ? 反向传播 反过来由输出计算输入的过程类似，计算方向不同而已。 再回顾一下总的代价函数（Cost function）： ?...上图中，可以看出这个代价函数其实就是反映神经网络的输出与实际值的接近程度，可以近似看成是方差函数。 再回过头来看看反向传播是干嘛的。 ?...到了这里，具体到某一层的某个神经元，这个反向传播的项好像是反映了这个单元上激活项的误差。进一步的说，它是一种一层又一层求偏导的过程。
例如，资产库现在包含图像和命名颜色的深色变体。 Core ML 2和Create ML使您的应用程序中的机器学习几乎成为即插即用的练习。...介绍Create ML WWDC 2018 [视频链接] “创造ML是惊人的。我迫不及待地想看看iOS开发人员使用机器学习做出奇妙的事情。...您只需要将Core ML库放入项目中，然后让Xcode对其他所有内容进行排序。 基于Core ML 2对神经网络的去神秘化，Apple为您提供了Create ML。它只需要几行代码即可使用。...在Create ML的工作流程中，您可以使用LiveView培训师定义问题，收集一些分类的样本数据并在Playground文件中训练您的模型。将训练数据拖放到视图中。训练完成后，您将保存新模型。...使用Swift标准库中的函数，Abrahams解释了如何使用算法驱动的方法。 “他谈到了除了准备技术访谈之外理解算法的重要性。
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