Swift可编码和模型数组 - 腾讯云开发者社区

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Swift 基本语法06-数组和字典

一个iOS开发初级菜鸡.png Swift 基本语法01-Swift简介 Swift 基本语法02-"let"和"var" Swift 基本语法03-"if let"和"guard let" Swift...基本语法04-"switch"和"for" Swift 基本语法05-"String" 一、数组的定义 1.1 Swift与OC一样，使用[]定义数组，区别： 1> Swift没有@符号 2>...中文也可以正常输出 3> 而且可以根据数组中的内容自动推导出数组的类型（和OC中的数组指定泛型类似） Swift的写法： let array = ["张三", "李四", "王五"] print(..."王白庆" print(dict) // 输出:["name": "王白庆", "age": "18"] *Extension：字典是通过KEY来定值的的，KEY必须是Hashable(可哈希的...而Swift可以直接取KEY和Value let dict: [String : Any] = ["name":"王红庆", "age":18, "title":"老司机"] for (key, value

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标签编码和独热编码对线性模型和树模型的影响

研究思路本期研究，主要是研究线性回归和随机森林模型，一个是线性模型的代表，另一个是树模型的代表。针对线性回归和随机森林，标签编码和独热编码到底会对这两种模型产生什么影响，让我们接下来继续探索。...分析：独热编码的模型表现优于标签编码的模型，因为其在训练集和测试集的 RMSE 都显著低于标签编码模型。...这表明无论使用标签编码还是独热编码，模型的训练表现和泛化能力相似。两种编码方式似乎对模型的性能影响较小。 2....结论性能: 从RMSE来看，标签编码和独热编码的随机森林模型在训练和测试数据上的表现差异非常小。两种方法的表现几乎一样。...综合来看，标签编码和独热编码在这次实验中的表现相似，但根据特征数量和类别的性质，独热编码可能会稍有优势，特别是在类别没有顺序性的情况下。可以看出不论是标签编码还是独热编码，对树模型的影响都不大。

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区域和检索 - 数组可修改（树状数组）

题目给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...示例: Given nums = [1, 3, 5] sumRange(0, 2) -> 9 update(1, 2) sumRange(0, 2) -> 8 说明: 数组仅可以在 update 函数下进行修改...区域和检索 - 数组不可变（前缀和） 2.1 常规前缀和 class NumArray { int *sum = NULL; int n; public: NumArray(vector<int...= 0) return sum[j]-sum[i-1]; return sum[j]; } }; 236 ms 18.9 MB 2.2 树状数组参考：树状数组介绍...++; for(; i > 0; i-= lowbit(i)) ans += v[i]; return ans; } //树状数组

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力扣LeetCode，区域和检索 - 数组可修改

1、给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j (i ≤ j) 范围内元素的总和，包含 i, j 两点。...28 data = (E[]) new Object[arr.length]; 29 // 循环遍历,将数组元素的值赋值给创建的数组 30 for...right和用户想要查询的有边界queryRight 202 // 重合的时候，就是递归到底的情况，这个节点的信息就是用户想要的信息。...226 // 此时，用户关心的这个区间和当前这个节点一分为二，和右边这一半，后半部分一点关系都没有的。...- 数组可修改，代码，如下所示： 1 package com.leetcode; 2 3 import com.tree.SegmentTree; 4 5 /** 6 * 线段树解决此问题

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模型视图矩阵和投影矩阵_马尔可夫模型

1 概述机器视觉就是用机器代替人眼和人脑来做测量和判断。...，本文即讨论这种模型的机理。...后面的各个坐标系及其相互关系都是基于这个小孔成像模型推出。 3 坐标系说到机器视觉测量模型，就少不了先要了解整个模型中涉及的几个坐标系。...3.3 相机坐标系 O C X C Y C Z C O_CX_CY_CZ_C OCXCYCZC 在相机镜头上设置一个三维坐标系，如下图，原点位于光心，X轴与Y轴分别与图像坐标系的x和y轴平行，Z...⎢⎡XCYCZC1⎦⎥⎥⎤=ZC1⎣⎡f000f0001000⎦⎤⎣⎢⎢⎡XCYCZC1⎦⎥⎥⎤ 式中： f f f——镜头焦距，有的文献里公式会把焦距分为X和Y

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LeetCode刷题实战307：区域和检索 - 数组可修改

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！...今天和大家聊的问题叫做区域和检索 - 数组可修改，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-query-mutable/ ?...给你一个数组 nums ，请你完成两类查询，其中一类查询要求更新数组下标对应的值，另一类查询要求返回数组中某个范围内元素的总和。 ?...（range query）和元素更新（update）操作。...这题使用的是树状数组。树状数组和线段树很像，但能用树状数组解决的问题，基本上都能用线段树解决，而线段树能解决的树状数组不一定能解决。相比较而言，树状数组效率要高很多。 ?

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ICMEW 2023 | 人类和机器可扩展编码的条件方法和残差方法

Bajić 来源：ICMEW 2023 文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10222456 内容整理：令潇越作者在人类和机器可扩展编码的背景下提出了条件编码和残差编码的方法...作者对这两种方法进行了信息分析以提供基线，并提出了一种适合条件编码的熵模型，该模型具有增强的建模能力和与以前的工作类似的易处理性。...作者将他们的发现限制在一个共同的环境中，其中有图像重建任务和计算机视觉任务，其表示与前者共享，这种配置被称为人类和机器的可扩展图像编码。...使用 Adam 以 1e−4 的学习率更新参数，训练模型时提前停止，但如果达到稳定状态，首先将学习率衰减 0.75 倍。实验结果图 3 可扩展编码结果 1....结论作者提出了用于人类和机器可扩展编码的条件方法和残差方法。实验表明，所提出的条件编码和残差编码架构的性能相似，并且率失真性能在所提出的基线或操作范围内。

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泛型和元编程的模型：Java, Go, Rust, Swift, D等

(a)//[1 2 3 5 7] fmt.Println(b)//[1.1 2.3 3.4 5.3] fmt.Println(c)// [1 2 3 4 5] } 对于Java来说，对数组排序需要在数组...Swift Witness Tables Swift的泛型实现更加有趣，通过使用字典传递，同时把类型的大小以及如何移动、复制和释放它们放到函数指针表中，该表可以提供所有所需的信息，以统一的方式处理任何类型...Swift编译器能够在模块内和跨模块使用注解为@inlinable的函数进行单态化处理（monomorphize）和内联泛型，以避免这些成本，其使用启发式算法来估算代码会膨胀多少。...此功能还解释了Swift为何以允许在结构体中添加和重新排列字段的方式实现ABI稳定性，尽管它们出于性能原因提供@frozen属性以选择退出动态查找。...这就是泛型在Rust中的工作方式，在语言层面来说也是Swift和Haskell中泛型的工作方式。

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维特比算法和隐马尔可夫模型的解码

一、概述维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的，它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题，隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。...在实际问题中，节点数和层数往往是大量的，因而采取遍历所有的路径计算其距离进行比较的方式是不可行的。维特比算法正是通过动态规划的方式高效求得这条最优路径。...三、隐马尔可夫模型的解码 1.问题描述隐马尔可夫模型（HMM）的解码问题指，给定模型和输出序列，如何找出最有可能产生这个输出的状态序列。...算法叙述假设 P(st,j)P(st,j)表示从起始时刻到st,jst,j的最优路径的概率，Pre(st,j)Pre(st,j)表示从起始时刻到 st,jst,j的最优路径上前一个节点，则隐马尔可夫模型的维特比解码算法为...：输入：隐马尔可夫模型 λ=(π,A,B)λ=(π,A,B)和观测 O=(o1,o2,...

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一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场！(词性标注代码实现)

马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络这一节我们重点来讲一下马尔可夫...马尔可夫模型 2.1 马尔可夫过程马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。...我们希望能找到一个算法可以根据海藻的状况和马尔科夫假设来预测天气的状况。而这个算法就叫做隐马尔可夫模型(HMM)。 ?...隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。...–》Baum-Welch(也就是EM算法)和极大似然估计。预测问题：已知模型和观测序列，求解对应的状态序列。

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IEEE Transactions 2022 | 针对人眼感知和机器任务的可扩展图像编码

这类应用的示例包括交通监控、视觉监视、自主导航和工业机器视觉。为了满足这些要求，本文开发了一个端到端的学习图像编解码器，其潜在空间被设计成支持从简单到更复杂的任务的可伸缩性。...在实验中，本文建立了一个二层和一个三层的模型，每个模型都提供了用于人类视觉的输入重构，以及机器视觉任务，并与相关的基准进行了比较。...信息冗余分析造成可扩展编码低效的主要原因：不同层次信息之间的冗余。...图12 λ取不同值进行码率的分析：图13 可以看出：基础层占码率比重最大码率越高，增强层占比越大视觉效果图：图14 结论本文提出了一种基于深度神经网络（DNN）的图像压缩框架，具有对人类和机器视觉进行隐空间可伸缩性...隐空间表示被编码成多个层，可以分别解码以实现所需的任务。本文提出的思想体现在支持对象检测、分割和输入重构的两层和三层多任务网络中。

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单个Transformer完成信息检索，谷歌用可微搜索索引打败双编码器模型

选自arXiv 作者：Yi Tay等机器之心编译编辑：陈萍谷歌提出基于 Transformer 的可微文本检索索引，明显优于双编码器模型等强大基线，并且还具有强大的泛化能力，在零样本设置中优于...在检索算法中，比较常用的是基于反向索引或最近邻搜索，其中基于对比学习的双编码器 (dual encoders，DE) 是目前性能最优的模型。...该研究证明使用单个 Transformer 即可完成信息检索，其中有关语料库的所有信息都编码在模型的参数中。...可微搜索索引 DSI 背后的核心思想是在单个神经模型中完全参数化传统的多阶段先检索后排序 pipeline。...与先检索后排序方法相反，DSI 模型允许简单的端到端训练，并且可以很容易地用作更大、更复杂的神经模型的可微组件。双编码器 (DE) 的概述，它有两个独立的步骤，编码和检索。

1.2K2 0

教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

选自Medium 机器之心编译参与：Nurhachu Null、蒋思源本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型...下面我们将介绍如何使用 Python 和 TensorFlow 实现这一过程，我们要教会我们的网络来画 MNIST 字符。第一步加载训练数据首先我们来执行一些基本的导入操作。...然后在一个占位符 Y 中输出它们，输出和输入具有相同的维度。 Y_flat 将会在后面计算损失函数的时候用到，keep_prob 将会在应用 dropout 的时候用到（作为一种正则化的方法）。...在计算损失函数的时候，我们会需要我们所选分布的均值和标准差。...生成的大多数字符都和人类手写的是一样的。

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教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型。...下面我们将介绍如何使用 Python 和 TensorFlow 实现这一过程，我们要教会我们的网络来画 MNIST 字符。第一步加载训练数据首先我们来执行一些基本的导入操作。...然后在一个占位符 Y 中输出它们，输出和输入具有相同的维度。 Y_flat 将会在后面计算损失函数的时候用到，keep_prob 将会在应用 dropout 的时候用到（作为一种正则化的方法）。...在计算损失函数的时候，我们会需要我们所选分布的均值和标准差。...生成的大多数字符都和人类手写的是一样的。

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大语言模型如何指引我们走向配置和编码的幸福之路

这周，我需要扩展人类洞察力 + 大语言模型的苦力 = 创意出版解决方案中描述的解决方案。...如果这些文档只是本地系统上的文本文件，那么这将是微不足道的，因为大语言模型具有强大的正则表达式能力。但它们是 Google 文档，这完全是另一回事。...网络搜索、文档、书籍和课程对你在学习时所处的特定环境没有很好的反应，如果有的话。大语言模型扩展了我们与知识渊博的人交流的机会。...但这很少可能，与大语言模型交谈是一个很好的替代方案。重构专家关注我们应该花点时间思考这一点。...语言模型在提供你之前见过的解决方案方面非常出色。” 有些人认为，通过聚合从人类经验中汲取的知识，大语言模型（LLM）并非如“生成式”一词所暗示的那样是创造力的来源，而是平庸的传播者。既对又不对。

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AI模型可预测人们在打字时如何移动眼睛和手指

为了真正理解人们在触摸屏上的打字方式，Aalto University和芬兰人工智能中心FCAI的研究人员创建了第一个人工智能模型，该模型可以预测人们在打字时如何移动眼睛和手指。...对于那些没有特殊挑战的人，可以从个人写作风格中得出结论（例如，注意到在文本和电子邮件中反复出现的错误），哪种键盘或自动校正系统最适合一个用户。可视化键入时用户指向和查看的位置。...左：按模型模拟；右：用户的观察。这种新颖的方法建立在该小组较早的实证研究的基础上，该研究为人类如何进行认知模式提供了基础。然后，研究人员产生了能够独立打字的生成模型。...‘我们赋予模型与人类一样的能力和界限。当我们要求它有效地键入内容时，它便找到了如何最好地利用这些功能的方法。最终结果非常类似于人类的打字方式，而无需使用人类数据来教授模型。’Jokinen说。...与人类打字数据的比较证实了该模型的预测是准确的。将来，该小组希望模拟慢速和快速打字技术，例如，为想要提高打字效率的人们设计有用的学习模块。

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iOS - RxSwift 项目实战记录

// Response分类，Moya请求完进行Json转模型或模型数组 ├── Model │ └── LXFModel.swift // 模型 ├── Protocol...│ └── LXFViewModelType.swift // 定义了模型协议 ├── Tool │ ├── LXFNetworkTool.swift // 封装Moya...来做为数据结构来传输，这点很重要，可能很多同学会比较疑惑这句话吧，我在此举个例子，在传统的数据源实现的方法中有一个numberOfSection，我们在很多情况下只需要一个section，所以这个方法可实现...{ // 存放着解析完成的模型数组 let models = Variable([]) // 为LXFViewModelType的Input和Output...ViewController已经拿到output，当下拉加载数据的时候，使用output的requestCommond发射信息，告诉viewModel我们要加载数据 viewModel请求数据，在处理完json转模型或模型数组后修改

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ACM MM 2023 | DeepSVC：适用于机器和人类视觉的深度可扩展视频编码

在编码器端，DeepSVC 使用语义、结构和纹理层来压缩视频，从视频中提取相应的表示并编码成紧凑且可扩展的比特流。解码器可以根据需要解码部分比特流以进行语义分析或解码更多比特流以进行视觉重建。...其次，一些研究提出了用于人类和机器视觉的可扩展图像编码框架，但很少考虑机器和人类分支之间的关系，实际上探索层间相关性对于提高可扩展编码方案的编码效率至关重要。...本文的主要贡献如下：提出了适用于机器和人类视觉的视频编码方案，支持语义、结构和纹理三层可伸缩性。...模型整体架构图1 DeepSVC 整体框架图 1 是 DeepSVC 的整体框架，包括语义、结构和纹理三个层次。...结论本文主要讨论了端到端的视频编码方法，旨在同时满足机器和人类视觉需求。论文提出了一个名为 DeepSVC 的深度可扩展视频编解码器，支持从机器到人类视觉的三层可扩展性。

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Google的PAWS数据集可帮助AI模型捕获单词顺序和结构

Google研究科学家Yuan Zhang和软件工程师Yang Yinfei在博客中写道：“即使机器学习模型具有理解复杂上下文措辞的能力，也很难学习某些模式。...新的数据集为测量模型对顺序和结构的敏感性提供了有效的工具。” PAWS引入了一种工作流程，用于生成共享多个单词的句子对。首先创建新的示例，短语会通过一个模型，该模型会创建可能是或不是释义对的变体。...PAWS-X需要雇用人工翻译来翻译开发和测试数据集。机器学习模型翻译了训练集，人类针对每种前述语言对随机样本对执行了成千上万次翻译。...为了评估语料库对NLP准确性的影响，研究人员在其上训练了多种模型并测量了分类准确性。与基线相比，BERT和DIIN这两种模型有着显著的进步，BERT的准确性从33.5％提高到83.1％。...Zhang和Yang写道：“我们希望这些数据集将对研究界有用，以推动多语言模型的进一步发展，从而更好地利用结构，上下文和成对比较。” 完据说在看的没有BUG

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谷歌为何要养苹果的亲儿子Swift？原来意在可微分编程

为了解决这个问题，一些公司的做法是仅用 Python 和 PyTorch/TensorFlow 开发模型。这样，在实验和训练新模型时，他们就能利用 Python 的易用性优势。...这段 Swift 代码并没使用动态数组，因此当数组规模变大时，它会在内存堆中不断重新分配位置。这也意味着它会在每个附加（append）的数组上执行边界检查。为了佐证这一点，我们来看看相关定义。...Swift 的标准类型包括整型、浮点数和数组，它们并没有硬编码到编译器中，而是标准库中所定义的结构体（struct）。因此，根据数组的附加（append）定义，我们可以了解到很多信息。...函数，上面的代码要简短和容易多了。亮点四前面作者已经提到过，Swift 的基本类型是标准库中定义的结构体，而且并没有硬编码到编译器中，因为它们通常是用其它语言写的。...计算了上述的值和梯度之后，我们可以把值打印出来（这是我们的损失）并使用梯度更新模型的权重。重复这一过程一百次，我们就训练了一个模型。

1.4K4 0

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