默认情况下，SwiftUI 视图会将位置和大小的变化沿视图层级向下传递，以至于只有绘制内容的视图（称为叶子视图）将当前动画应用到它们的框架矩形上。...SwiftUI 将黄色圆形放置在放大后的红色矩形的 topLeading 位置。...黄色圆形以渐变的方式出现在 300 x 300 的 topLeading 位置。 上述每个过程的执行都严格且完美地遵循了 SwiftUI 的布局和动画规则。...因此，最终产生的结果就是，黄色圆形从我们预期的 200 x 200 的 topLeading 处，以动画的形式移动到了 300 x 300 的 topLeading 位置。...如果你觉得这篇文章对你有所帮助，欢迎 点赞、赞赏，并将其 转发 给更多的朋友。
随机取一个自变量的值 x 0 ； 对应该自变量算出对应点的因变量值：f( x 0 )； 计算 f( x 0 ) 处目标函数 f(x) 的导数； 从 f( x 0 ) 开始，沿着该处目标函数导数的方向，按一个指定的步长...α ，向前“走一步”，走到的位置对应自变量取值为 x 1 。...直观的看起来，就像上图演示的那样，在 J(w) 曲线上任取一点，放上一个没有体积的“小球”，然后让这个小球沿着该处曲线的切线方向“跨步”，每一步的步长就是 α ，一直跨到最低点位置。...梯度下降的超参数 上面讲了梯度下降法，其中的 α ，又叫做步长，它决定了为了找到最小值点而尝试在目标函数上前进的步伐到底走多大。 步长是算法自己学习不出来的，它必须由外界指定。...梯度下降的注意点 那是不是只要步伐合适，就一定能找到最小值点呢？也不一定。 如果目标函数有多个极小值点（多个向下的“弯儿”），那么如果开始位置不妥，很可能导致最终是走到了一个局部极小值就无法前进了。
1-1.jpg 定义： 当函数y=f(x)的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a如果存在，a即为在x0处的导数，记作f'(x0)或df...4.png 梯度的提出只为回答一个问题： 函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有最大的变化率？...这里注意三点： 1）梯度是一个向量，即有方向有大小； 2）梯度的方向是最大方向导数的方向； 3）梯度的值是最大方向导数的值。...五、梯度下降法 既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，以此达到我们的优化目标。 如何沿着负梯度方向减小函数值呢？...既然梯度是偏导数的集合，那么我们在每个变量轴上减小对应变量值即可。 梯度下降法可以描述如下： ?
是f(x)的海塞矩阵: ? 在点 ? 的值，函数f(x)有极值的必要条件是在极值点处一阶导数为0，即梯度向量为0.特别是当 ? 是正定矩阵时，函数f(x)的极值为极小值。...输出：f(x)的极小值点 ? （1）选定初始点 ? ，取 ? 为正定矩阵，置k=0 （2）计算 ? ，若 ? ，则停止计算，得近似解 ? ，否则转（3） （3）由 ? ，求出 ?...，则停止计算，的近似解 ? ，否则，按照 ? 计算 ? （7）置k=k+1，转（3） 关于牛顿法和梯度下降法的效率对比： 从本质上去看，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。...如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大...根据wiki上的解释，从几何上说，牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面，通常情况下，二次曲面的拟合会比平面更好，所以牛顿法选择的下降路径会更符合真实的最优下降路径
在 WWDC 2022 中，苹果为 SwiftUI 增添了 Layout 协议，让我们有了更多的机会了解和验证 SwiftUI 的布局原理。...对齐指南（ alignment guide）用来标识视图间进行对齐的依据，它具备如下特点： 对齐指南不仅可以标识点，还可以标识线 在 SwiftUI 中，分别用 HorizontalAlignment...对哪些视图进行“对齐” 在上文中我们用了不小的篇幅介绍了对齐指南，本节中我们将探讨“对齐”的另一大关键点 —— 在不同的上下文中，哪些视图会使用对齐指南进行“对齐”。...容器按照预设的行为（ 在指定轴向排列、点对齐、线对齐 、添加间隙等 ）在一个虚拟的画布中摆放所有的子视图。...func placeSubviews( in bounds: CGRect, // 根据当前容器在 sizeThatFits 提供的尺寸，在真实渲染处创建的 Bounds proposal
3.监视点 这是一个非常好的功能，当选定的属性访问或修改程序时，程序会停止执行并允许进行调试。...我们也可以给一个变量或表达式添加永久观察点，当程序在调试时，这些观察点就会在表达式视图（Expression view）中显示出来。 5.修改变量值 在调试过程中，我们可以修改变量值。...如果选中，那么在调试一个基于main方法的Java程序时，程序会在main方法第一行位置便停止执行。 7.环境变量 并不是在系统属性中添加环境变量，我们可以在编辑配置对话框中很方便地进行添加。...8.Drop to Frame 这也是我最喜欢的一个功能。调试期间，可以重新跳到调用堆栈框架的开始处执行，并且变量值也会回到最初。...F8——移动到下一个断点处执行。 参考推荐： javapapers（英文原文） IT-Homer 专栏
淡化尺寸概念的初衷或许是出于以下两点： 引导开发者转型到声明式编程逻辑，转变使用精准尺寸的习惯 掩盖 SwiftUI 中复杂的尺寸概念，减少初学者的困扰 但无论如何淡化或掩盖，当涉及更加高级、复杂、精准的布局时...SwiftUI 布局过程速览 SwiftUI 的布局就是布局系统通过为视图树上的节点提供必要的信息，最终计算出每个视图（ 矩形 ）所需的尺寸以及摆放位置的行为。..., 418.33 处，并为其提供了渲染尺寸（ 85.33 x 20.33 ） ZStack 将 Text 放置在了 152.33, 418.33 处，并为其提供了渲染尺寸（ 85.33 x 20.33...在 Layout 协议中，对应的是 sizeThatFits 方法。经过该阶段的协商，SwiftUI 将确定视图所在屏幕上的位置和尺寸。...第二阶段 —— 安置子民 在该阶段，父视图将根据 SwiftUI 布局系统提供的屏幕区域（ 由第一阶段计算得出 ）为子视图设置渲染的位置和尺寸（ 上方的 5-6 ）。
随着近年来有关 SwiftUI 的文章与书籍越来越多，开发者应该都已经清楚地掌握了 —— “视图是状态的函数” 这一 SwiftUI 的基本概念。..._value 中，此时，使用 Stae 包装的变量值没有被保存在 SwiftUI 的托管数据池中，并且 SwiftUI 也尚未在属性图中将其作为 Source of Truth 与视图关联起来。...并且 SwiftUI 会在其变化时自动更新（ 重新计算 ）对应的视图。 SwiftUI 上有一个困扰了不少人的问题：为什么无法在视图的构造函数中，更改 State 包装的变量值？...，并不会影响因符合 DynamicProperty 协议的属性包装器产生的刷新 闭包 —— 容易被忽略的突破点 当构造参数的类型为函数时，稍不注意，就可以导致重复计算。...，我更希望大家将关注点集中于这些技巧在背后对应的原理。
3.监视点 这是一个非常好的功能，当选定的属性访问或修改程序时，程序会停止执行并允许进行调试。...我们也可以给一个变量或表达式添加永久观察点，当程序在调试时，这些观察点就会在表达式视图（Expression view）中显示出来。 ? 5.修改变量值 在调试过程中，我们可以修改变量值。...如果选中，那么在调试一个基于main方法的Java程序时，程序会在main方法第一行位置便停止执行（这是老九君最喜欢的调试方法）。 ?...8.Drop to Frame 这也是老九君最喜欢的一个功能。调试期间，可以重新跳到调用堆栈框架的开始处执行，并且变量值也会回到最初。...F8——移动到下一个断点处执行。 ? 当然在实际开发中还会有很多调试技巧，但是还是那句话，与其更好，不如不同！老九君认为平时多积累找到属于自己的方法才是最好的技巧！
之前我们聊了线性回归的公式推导，最后关于参数求解的地方卖了个关子。想要针对函数求极值处的参数值，其实我们有很多方法可以用，除了简单粗暴的公式推导之外，还有牛顿法、拟牛顿法、梯度下降法等许多方法。...这个向量每个分量是对应的变量在该点的偏导数，这个偏导数组成的向量，就是这个函数在该点的梯度。 那么，根据上面的定义，我们可以明确两点，首先梯度是一个向量，它既有方向，也有大小。...我们一开始的时候显然是不知道最佳的x是多少的（废话，知道了还求啥），所以我们假设一开始的时候在一个随机的位置。 假设是图中的 的位置。接着我们对 求梯度。...我们假设， 处的梯度是 ，那么我们将 的值朝着梯度的方向前进一小步。我们通过一个参数 来控制，这里的 称作学习率，它控制的是我们每次迭代的时候超梯度方向前进的距离大小。...理论上来说，这样的迭代是没有穷尽的，我们需要手动终止迭代。什么时候可以停止呢？我们可以判断每一次迭代的梯度，当梯度已经小到逼近于0的时候，就说明模型的训练已经收敛了，这个时候可以停止训练了。
比如在 SwipeCell[3] 中，需要在可滚动组件开始滚动时，自动关闭已经打开的侧滑菜单。遗憾的是，SwiftUI 并没有提供这方面的 API 。...本文将介绍几种在 SwiftUI 中获取当前滚动状态的方法，每种方法都有各自的优势和局限性。...目前 SwiftUI 在内部的实现上去 UIKit（ AppKit ）化很明显，比如，本节介绍的方法在 SwiftUI 4.0 中已经失效方法二：Runloop我第一次接触 Runloop 是在学习 Combine...preference 与 onChange 的调用时机非常类似，只有在值发生改变后才会传递数据。在 ScrollView、List 发生滚动时，它们内部的子视图的位置也将发生改变。...我们将以是否可以持续接收到它们的位置信息为依据判断当前是否处于滚动状态。
本节的内容仅代表我在考虑处理上述问题时的想法和思路。其中不少功能已经超出了原本的需求，增加这些功能一方面有利于更多地融汇以前博客中的知识点，另一方面也提高了解题的乐趣。...swiftUI.backgroundColor = highlightColor}改变所有满足查询条件的内容背景色。对当前的选择位置，使用更加明亮的颜色并标注粗体。...image-20220822161247454点击切换按钮定位到对应的搜索结果为 TranscriptionRow 视图添加显式标识符，并通过 ScrollViewProxy 滚动到指定的位置。..._2022-08-22_17.28.56.2022-08-22 17_32_23阅读 了解 SwiftUI 的 onChange[8] 一文，了解更多有关 onChange 的内容搜索关键字改变后有条件重新定位如果当前的高亮位置仍能满足条件不发生滚动...尽管仅在搜索和 TranscriptionRow 视图注入两处对性能做了部分优化，但最终的流畅度已基本满足需求，也从侧面证明了 SwiftUI 具备了相当的实战能力。
导数 一张图看懂，导数与微分： [1-2.png] 导数的定义如下： 反应的是函数$y=f(x)$在某一点处沿$x$轴正方向的变化率 函数$f(x)$在$x$轴上沿着$x$轴正方向的变化趋势，导数的绝对值越大...导数与偏导数的区别 导数：指的是一元函数中，函数$y=f(x)$在某一点处沿$x$轴正方向的变化率 偏导数：指的是多元函数中，函数$y=f(x_1,x_2,\cdots,x_n)$在某一点处沿某一坐标轴...x_j},\cdots,\frac{\partial f}{\partial x_n})$ 梯度的存在，为了回答一个问题： 函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有着最大的变化率 梯度的文字定义如下...梯度下降法 既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，来达到我们的优化目标 如何沿着负梯度方向减小函数值呢？...\partial x_j},\cdots,\frac{\partial f}{\partial x_n})$ 由于梯度和偏导数均为向量，由向量的运算法则可知，我们在每个变量轴上减小对应的变量值即可，梯度下降算法可描述为
在 SwiftUI 5.0 中，苹果大幅强化了 ScrollView 功能。新增了大量新颖、完善的 API。本文将对这些新功能进行介绍，希望能够让它们更多、更早的帮助到有需要的开发者。...可采用 优化在 SwiftUI List 中显示大数据集的响应效率[5] 一文中介绍的方式来解决。 scrollPostion(id:) 使用此修饰符可以让滚动视图滚动到特定的位置。...（视图标识） 不支持锚点设定，固定锚点为子视图的 center 正如 优化在 SwiftUI List 中显示大数据集的响应效率[6] 一文所提到的，当数据集很大时，也会出现性能问题。...但是，ScrollViewReader 可用于 List 中，还可设置锚点。scrollPostion(id:) 与 scrollTargetLayout 配合使用时，可获取当前滚动位置（标识）。...滚动停止时，容器顶端将与子视图的顶部对齐（在垂直模式下）。开发者可以通过控制 scrollTargetLayout 的启用与否来开关 viewAligned 的行为。
一般情况下Newton-Raphson 方法有两种处理何时停止的方法。1、如果猜测从一个步骤到下一步的变化不超过阈值，例如 0.00001，那么算法将停止并确认最新的猜测足够接近。...在 10 处求值的函数的导数只是简单地给出了该点切线曲线的斜率。该切线在 GIF 中绘制为 Tangent 0。 看下一个猜测相对于前一个切线出现的位置，你注意到什么了吗？...下一个猜测出现在前一个切线与 x 轴相交的位置。这就是 Newton-Raphson 方法的亮点！...如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大...可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点，能更快地走到最底部。（牛顿法目光更加长远，所以少走弯路；相对而言，梯度下降法只考虑了局部的最优，没有全局思想）。 那为什么不用牛顿法替代梯度下降呢？
梯度 梯度的定义如下： image.png 梯度的存在，为了回答一个问题： 函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有着最大的变化率 梯度的文字定义如下： 函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致...注意： 梯度是一个向量，有方向有大小 梯度的方向是最大方向导数的方向 梯度的值的最大方向导数的值 梯度即函数在某一点最大的方向导数，函数沿梯度方向，函数的变化率最大。 5....梯度下降法 既然在变量空间的某一点处，函数沿梯度方向具有最大的变化率，那么在优化目标函数的时候，自然是沿着负梯度方向去减小函数值，来达到我们的优化目标 如何沿着负梯度方向减小函数值呢？...因为梯度是偏导数的集合，如下： image.png 由于梯度和偏导数均为向量，由向量的运算法则可知，我们在每个变量轴上减小对应的变量值即可，梯度下降算法可描述为： Repeat { $...梯度下降法和其他无约束优化算法的比较 在机器学习中的无约束优化算法，除了梯度下降以外，还有前面提到的最小二乘法，此外还有牛顿法和拟牛顿法。
，一旦到了某个局部极小值点可能就停止更新了；而随机梯度法由于每次都是随机取部分数据，所以就算局部极小值点，在下一步也还是可以跳出）。...梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步；牛顿法在选择方向时，不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大。...所以，可以说牛顿法比梯度下降法看得更远一点，能更快地走到最底部。...或者从几何上说，牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面，通常情况下，二次曲面的拟合会比平面更好，所以牛顿法选择的下降路径会更符合真实的最优下降路径...，是在极值点处一阶导数为0，即： f^{\prime}(x)=0 所以，对上面的展开式两边同时求导（注意 x 才是变量， x_{k} 是常量 \Rightarrow f^{\prime}\left
趁着最新更新正是版本的 Xcode 11 于是就有这一篇 Xcode工作流的改进（Workflows） 工程创建 [1240] 创建工程进来，就会发现 User Interface 可以进行选择 SwiftUI...、storyboad 其中我有两篇博客也介绍到了 SwiftUI : SwiftUI - 百行代码变十行，Swift再创辉煌 代码块 [1240] 代码块也做了调整，界面漂亮直观、编辑显示也非常清晰!...其中说明一下：SwiftUI 预览 系统最低要求macOS 10.15 [1240] Add Editor 提供了编辑窗口的任意切割功能： 可以指定文件打开的位置。...指定文件打开位置 上面我们介绍了窗口分割，在 Xcode 11 中，你还可以按住 Option + Shift，然后在左边点击要打开的文件，这时会出现窗口选择提示 [1240] 你可以用键盘，或者鼠标任意方式选择你要打开这个文件的窗口...比如下图， 我们搜索 app 这个关键字，右边的MiniMap 上会标记处代码文件中所有命中的搜索， 并且还会高亮展示出当前命中搜索的位置（这个需要仔细看一下） [1240] 从上面的截图想必你也应该感受到这个
2)、SceneDelegate三处新增内容 iOS13以后，Xcode新建iOS项目中有增加三处新增内容: 1> 添加一个新的类SceneDelegate 新增SceneDelegateClass 2...配置名，delegate类名和storyboard 下面分别讲解下新增三处内容: 二、SceneDelegate三处新增内容详解 1)、SceneDelegate类 SceneDelegate和AppDelegate...以后它可能被重新连接） sceneDidBecomeActive(_:) 当用户开始与scene进行交互（例如从应用切换器中选择场景）时，会调用 sceneWillResignActive(_:) 当用户停止与...四、SwiftUI中SceneDelegate SwiftUI创建的iOS 13项目，所以SwiftUI应用程序主要依靠SceneDelegate来设置应用程序的初始UI。...接着为SwiftUI项目创建了ContentView实例，并通过使用UIHostingController将其添加为根视图控制器。 该控制器用于将基于SwiftUI的视图显示在屏幕上。
对于SGD/MBGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实全集损失函数有所不同，所以其求解的梯度也含有一定的随机性，在鞍点或者局部最小值点的时候，震荡跳动，因为在此点处...，如果是训练集全集带入即BGD，则优化会停止不动，如果是mini-batch或者SGD，每次找到的梯度都是不同的，就会发生震荡，来回跳动。...对于非凸函数，还要避免陷于局部极小值处，或者鞍点处，因为鞍点周围的error是一样的，所有维度的梯度都接近于0，SGD 很容易被困在这里。...（会在鞍点或者局部最小点震荡跳动，因为在此点处，如果是训练集全集带入即BGD，则优化会停止不动，如果是mini-batch或者SGD，每次找到的梯度都是不同的，就会发生震荡，来回跳动。）...5.Nesterov Accelerated Gradient 梯度更新规则: 用 θ−γv_t−1 来近似当做参数下一步会变成的值，则在计算梯度时，不是在当前位置，而是未来的位置上 ?
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