本文是《Thinking Above Code:TLA+ 从入门到实践》系列文章第一篇。
Swift的总体目标是强大得足以用于低级(low-level)系统编程,又足够容易以便初学者学习,有时会导致非常有趣的情况——当 Swift 功能强大的类型系统要求我们配置相当先进的技术来解决乍看之下似乎微不足道的问题的时候。
Swift的总体目标是既强大到可以用于底层系统编程,又足够容易让初学者学习,这有时会导致相当有趣的情况——当Swift的类型系统的力量要求我们部署相当高级的技术来解决乍一看可能更微不足道的问题。
前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性,因为它没有记忆能力,所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。
在上一篇关于 TCA 的文章中,我们通过总览的方式看到了 TCA 中一个 Feature 的运作方式,并尝试实现了一个最小的 Feature 和它的测试。在这篇文章中,我们会继续深入,看看 TCA 中对 Binding 的处理,以及使用 Environment 来把依赖从 reducer 中解耦的方法。
Redis之所以快,一个最重要的原因在于它是直接将数据存储在内存,并直接从内存中读取数据的,因此一个绝对不容忽视的问题便是,一旦Redis服务器宕机,内存中的数据将会完全丢失。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家!(关注专知公众号,获取强化学习pdf资料,详情
OSEK OS描述了一种应用于汽车的实时操作系统概念。不同的相似类(Conformance classes),不同的调度机制和配置功能使得OSEK OS适用于广泛的应用程序和硬件。
前言 看完本系列前面几篇之后,估计大家也还是有点懵逼,本系列前八篇也都是参考RxSwift官方文档和一些概念做的解读。上几篇文章概念性的东西有点多,一时也是很难全部记住,大家脑子里面知道有这么个概念就行,用的时候,再来查阅一番,慢慢就掌握了。 本篇主要来深入了解一些RxSwift实战中用到的一些重要知识点,这里面有很多自己的理解,所以不免会有一些错误的地方,还请大家多多交流,如有发现错误的地方,欢迎评论。 概念 Rx系列的核心就是Observable Sequence这个相信大家心中已经有所了解了,这里不再
本文将对 @Published 与符合 ObservableObject 协议的类实例之间的沟通机制做以介绍,并通过三个示例:@MyPublished( @Published 的仿制版本 )、@PublishedObject(包装值为引用类型的 @Published 版本)、@CloudStorage(类似 @AppStorage ,但适用于 NSUbiquitousKeyValueStore ),来展示如何为其他的自定义属性包装类型添加可访问包裹其的类实例的属性或方法的能力。
SwiftUI与苹果之前的UI框架的区别不仅仅在于如何定义视图和其他UI组件,还在于如何在整个使用它的应用程序中管理视图层级的状态。
在王者荣耀的游戏中,贤者的庇护这件装备设计的初衷是提高容错率,常常出现在游戏后期,玩家通过装备贤者的庇护在危急时刻可以实现复活效果,进而保命。
在进入本章主题之前,我们必须要了解客户端应用程序都是单线程模型,即只有一个主线程(Main Thread),或者叫做UI线程,即所有的UI控件的创建和操作都是在主线程上完成的。而服务器端应用程序,也就是我们常见的Web应用程序往往是多线程的,故用户A访问势必不会影响用户B的访问过程。所以对于Web应用而言,多线程的数据同步和并发的管理往往是个头疼的问题。那么对于客户端应用程序而言,就一个人使用,还要需要考虑多线程吗? 是否需要多线程? 这是个好问题,从设备的硬件上,这已不是瓶颈: 学过操作系统的同学肯定
AQS(AbstractQueuedSynchronizer)是JAVA中众多锁以及并发工具的基础,其底层采用乐观锁,大量使用了CAS操作, 并且在冲突时,采用自旋方式重试,以实现轻量级和高效地获取锁。
联系:对象图描述一个系统在某个具体时刻的静态结构,而类图描述所有可能的情况,其实对象图就是类图某一时刻 的体现。
对于一个非物理专业的人而言,量子力学概念晦涩难懂。鉴于此,本文仅介绍量子力学的一些基础概念加之部分数学的相关知识,甚至不涉及薛定谔方程,就足够开始量子计算机的应用。这如同不需去了解CPU的工作原理以及经典计算机的组成原理,但仍能在日常生活中使用经典计算机或者编写经典程序一样。
调度重复的闹钟 闹钟(基于AlarmManager类)给予你一种在应用使用期之外执行与时间相关的操作的方法。你可以使用闹钟初始化一个长时间的操作,例如每天开启一次后台服务,下载当日的天气预报。 闹钟具有如下特性: 允许你通过预设时间或者设定某个时间间隔,来触发Intent; 你可以将它与BroadcastReceiver相结合,来启动服务并执行其他操作; 可在应用范围之外执行,所以你可以在你的应用没有运行或设备处于睡眠状态的情况下,使用它来触发事件或行为; 帮助你的应用最小化资源需求,你可以使用闹钟调度你的
该类自JDK8加入,是为了进一步优化读性能,它的特点是使用读锁、写锁时都必须配合【戳】使用 加解读锁
Objective-C语言是一门以C语言为基础的面向对象编程语言,其提供的运行时(Runtime)机制使得它也可以被认为是一种动态语言。运行时的特征之一就是对象方法的调用是在程序运行时才被确定和执行的。系统提供的开放接口使得我们可以在程序运行的时候执行方法替换以便实现一些诸如系统监控、对象行为改变、Hook等等的操作处理。然而这种开放性也存在着安全的隐患,我们可以借助Runtime在AOP层面上做一些额外的操作,而这些额外的操作因为无法进行管控, 所以有可能会输出未知的结果。
在内容爆炸性增长的今天,个性化推荐发挥着越来越重要的作用,如何在海量的数据中帮助用户找到感兴趣的物品,成为大数据领域极具挑战性的一项工作;另一方面,深度学习已经被证明在图像处理,计算机视觉,自然语言处理等领域都取得了不俗的效果,但在个性化推荐领域,工程应用仍然相对空白。 本文是深度学习在个性化推荐实践应用的第二篇,在第一篇中,我详述了如何利用历史沉淀数据挖掘用户的隐藏特征,本文在上一篇的基础上进行延伸,详细分析如何利用LSTM,即长短时记忆网络来进行序列式的推荐。 1从RBM,RNN到
CountDownLatch 允许 count 个线程阻塞在一个地方,直至所有线程的任务都执行完毕。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第六期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
因为ReactiveObjC只能监听NSObject类型的数据,所以一般为了能监听BOOL值的类型,我们会用NSNumber来实现BOOL。
SwiftUI的@State属性包装器允许我们自由修改视图结构体,这意味着当程序更改时,我们可以更新视图属性以匹配。
苹果于 WWDC 2023 上推出新框架 SwiftData,提供声明性的、以 Swift 为先的 API,可在 iOS 应用中进行数据持久化工作。SwiftData 可轻松将一个 Swift 类转换为一个持久化模型,非常适合同 SwiftUI 一并使用。
(一):定义及简介: 介绍(introduction) 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣,这些模式可能出现在很多领域:一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式;一句话中的单词的序列;口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况:有人(柯南?)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿(wet)的天气,“dry”的海藻预示着晴朗(sun)。如果海藻处于中间状态“damp”,那就无法确定了。但是,天气的情况不可能严格的
Swift 并发模型旨在提供一种安全编程模型,可以静态检测数据竞争和其他常见的并发错误。结构化并发 提议引入了一种定义并发任务的方法,并为函数和闭包提供数据竞争(data-race)安全性。此模型适用于许多常见的设计模式,包括并行映射和并发回调模式,但仅限于处理闭包里捕获的状态。
通过 AQS独占锁,我们对AQS的数据结构有了基本的了解。它本质上就是一个优化过的CLH队列,因为CLF队列只有一个前驱指针,而AQS除了前驱指针,还有一个后驱指针。先简单总结一个AQS的特性
在构建应用程序和设计系统时,最困难的事情之一是决定如何建模和处理状态。当我们的应用程序的一部分最终没有符合我们的预期时,管理状态的代码是一个非常常见的 bug 来源。
一般是一个state属性,它基本是整个工具的核心,通常整个工具都是在设置和修改状态,很多方法的操作都依赖于当前状态是什么。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第二十二期,每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议,欢迎在文末留言。
每个有用的程序都需要在某个时刻存储数据,在Swift中有两种方法:变量和常量。变量是一个可以随时更改其值的数据存储,而常量是一个可以设置一次且永远不会更改的数据存储。所以,变量的值可以变化,而常量的值是常数——很简单,对吧?
重构是项目做到一定程度后必然要做的事情。代码重构,可以改善既有的代码设计,增强既有工程的可扩充、可维护性。随着项目需求的不断迭代,需求的不断更新,我们在项目中所写的代码也在时时刻刻的在变化之中。在一次新的需求中,你添加了某些功能模块,但这些功能模块有可能在下一次需求中不在适用。或者你因为需求迭代与变更,使你原有的方法或者类变得臃肿,以及各个模块或者层次之间耦合度增加。此时,你要考虑重构了。 重构,在《重构,改善既有代码的设计》这本经典的书中给出了定义,大概就是:在不改变代码对外的表现的情况下,修改代码的内部
SQLite 是一款轻型的嵌入式数据库它占用资源非常的低,处理速度快,高效而且可靠。在嵌入式设备中,可能只需要几百 K 的内存就够了。因此在移动设备爆发时,它依然是最常见的数据持久化方案之一。不过即使 SQLite 已经非常成熟,但是我们在编程中依然会遇到一些问题,其中最常见也最难搞的就是 —— 并发。
作者:贾恩东 本文约2700字,建议阅读10+分钟强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称,本文会着重讲清楚这类算法最常规的设计思路和大致框架,使用非常容易理解的语言带你入门强化学习。
其实很简单,首先用html和css做出整体的框架,然后用js在中间按钮的onclick函数中设置定时器+随机改变某一盒子的背景颜色就可以了。 下面我们来讨论一下细节的方面:
volatile是轻量级的同步机制,volatile保证变量对所有线程的可见性,不保证原子性。
在学习卡尔曼滤波器之前,首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论(例如傅立叶变换,泰勒级数等等)一样,卡尔曼也是一个人的名字,而跟他们不同的是,他是个现代人! 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman,匈牙利数学家,1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953,1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器,正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。如果对这编论文有兴趣,可以到这里的地址下载:http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说,卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 2.卡尔曼滤波器的介绍 (Introduction to the Kalman Filter) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信,可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外,我们在房间里放一个温度计,但是这个温度计也不准确的,测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了,现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值:你根据经验的预测值(系统的预测值)和温度计的值(测量值)。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值,来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的,所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的,假设是23度,同时该值的高斯噪声的偏差是5度(5是这样得到的:如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3,你对自己预测的不确定度是4度,他们平方相加再开方,就是5)。然后,你从温度计那里得到了k时刻的温度值,假设是25度,同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值,分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢?相信自己还是相信温度计呢?究竟相信谁多一点,我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.78,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出,因为温度计的covariance比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了,下一步就是要进入k+1时刻,进行新的最优估算。到现在为止,好像还没看到什么自回归的东西出现。对了,在进入k+1时刻之前,我们还要算出k时刻那个最优值(24.56度)的偏差。算法如下:((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差,得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差(对应于上面的3)。 就是这样,卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归,从而估算出最优的温度值。他运行的很快,而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg,就是卡尔曼增益(Kalman Gain)。他可以随不同的时刻而改变他自己的值,是不是很神奇! 下面就要言归正传,讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3. 卡尔曼滤波器算法 (The Kalman Filter Algorithm) 在这一部分,我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述,会涉及一些基本的概念知识,包括概率(Probability),随即变量(Random Variable),高斯
1207: [HNOI2004]打鼹鼠 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 3259 Solved: 1564 [Submit][Status][Discuss] Description 鼹鼠是一种很喜欢挖洞的动物,但每过一定的时间,它还是喜欢把头探出到地面上来透透气的。根据这个特点阿Q编写了一个打鼹鼠的游戏:在一个n*n的网格中,在某些时刻鼹鼠会在某一个网格探出头来透透气。你可以控制一个机器人来打鼹鼠,如果i时刻鼹鼠在某个网格中出现,而机器人
导读:专注于为北美地区的科技专业人士提供行业见解和分析,以及提供求职消息的技术职业消息服务网站 Dice Insights 近日发表了一篇题为《5 Programming Languages That Are Probably Doomed》的文章。
Swift 5.1 内置于 Xcode 11,新增了很多新特性,比较重要的有以下几个。
就会有一个计算粒子随时间的位置的一阶常微分方程Ordinary Differential Equation (ODE),一阶表示只有一阶的导数,常表示没有偏导
在当今高度并发的数据库环境中,有效的并发控制是至关重要的。MVCC是MySQL中被广泛采用的并发控制机制,它通过版本管理来实现事务的隔离性,允许读写操作同时进行,提高数据库的并发性能和响应能力。
一、swift简史 1、介绍 swift是苹果公司于2014年推出用于撰写OS和iOS应用程序的语言。它由苹果开发者工具部门总监“克里斯.拉特纳”在2010年开始着手设计,历时一年完成基本的架构。到后来苹果公司大力投入swift语言的研发,于2014年发布这一语言的第一版本。swift2.0之后的语法则趋于稳定,2017年发布的swift4.0虽有改动,但也只是增添了一些新特性。这些新特性需要在Xcode9上运行才能显示出效果。值得一提的是它支持unicode9,也就是说,可以用某些图片图标来充当变量。
分为旧版动画系统和新版动画(Mecanim)系统即Animation 与 Animator
然后我们还可以仔细再观察一下这个序列,就像刚才发的这张图片一样,这个序列其实是两种类型的事物之间交替出现的一个过程。一种类型就是State,另一种类型是Action,所以其中的这个状态或者说事物跳变有两种形式,一种形式就是从S到A,就是说我们现在有了State,那么我们需要下一个状态是Action。还有一种情况是我们现在的有了Action那么下一个状态又要跳到S,也就是说有这么两种过渡的形式,如果我们想把整个序列的过程说清楚,那么就要把这两种变换的过程也去把它说清楚。
React本质上是建立用户界面的库。一个公式有助于理解React:view=function(state),或简写为v=f(s)。下一个问题是:React在什么时间、如何更新视图?回答这个问题之前,我们先弄清楚——什么是渲染?
Without violating encapsulation, capture and externalize an object’s internal state allowing the object to be restored to this state later.
每一个进程都有自己的独立的一块内存空间、一组资源系统。其内部数据和状态都是完全独立的。进程的优点是提高CPU的运行效率,在同一个时间内执行多个程序,即并发执行。但是从严格上将,也不是绝对的同一时刻执行多个程序,只不过CPU在执行时通过时间片等调度算法不同进程告诉切换。
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