Multithreating(多线程) 网络请求例子: NSURLRequest *request = [NSURLRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://..."]]; NSURLSessionConfiguration *configuration = nil; NSURLSession *session = [NSURLSession sessionWithConfiguration:configuration];…

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设 想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

UITableView 的 dataSource 和 delegate dataSource 是一种协议,由 UITableView 实现,将 Model 的数据给到 UITableView: delegate 是关于表格是如何显示的,比如: - 如何排布元素; - 用哪些视图显示header.footer: - 如果用户点击某行,如何响应: dataSource - numberOfSectionsInTableView - numberOfRowsInSection - cellForRow…

Animation(动画) Demo Dropit续 Autolayout(自动布局) 三种添加自动布局的方法: 使用蓝色辅助虚线,右键选择建议约束(Reset to Suggested Constraints in XXX Controller) 使用底部的菜单按钮,在菜单中输入值,选择水平.垂直约束等 control 拖拽,在两个对象之间进行拖拽,添加约束关系…

一.协议(Protocols) 1. 声明协议 @protocol Foo <Xyzzy, NSObject> // ... @optinal // @required //... @end (与@interface几乎一致) -协议只是方法的声明,没有实现部分 -协议中声明的方法必须实现 加上@optional,其后的方法可选,其前的方法必须实现 加上@required,其后的方法必须实现 -如果你要实现协议Foo,也要实现Xyzzy协议和NSObject中全部必须的方法, 2. 指定协议…

Views 如何绘制自定义图像 Gestures 如何处理用户手势操作 Views 1.它是基本的构造块,代表屏幕上一块矩形区域,定义了一个坐标空间,在此空间中可以绘制,可以添加触控事件: 2.它是分层级的,可以在视图中嵌套视图: 3.一个视图只有一个父视图,但可以有多个子视图,视图就是一个个的矩形,可以重叠: 4.UIWindow,所有视图都展示在其中 iOS只有一个UIWindow(不像Mac application) self.view.window 5. 添加子视图 (void)addS…

抽象类(Abstract):指的是这个类不能被实例化,只能被继承: OC中没有关键词来标明某个类是抽象类,只能在注释中标注一下: 抽象类中的抽象方法,必须是public的,使方法称为public的方法是,将其声明放置到 .h 文件的interface中: Multiple MVCs in an Application 如何添加多个MVC呢? 1. 在 object library 中找到 UIViewController,拖拽到 storyboard: 2. New - File,创建 UIVi…

1. UITextView @property(nonatomic,readonly,retain) NSTextStorage *textStorage 是 NSMutableAttributedString 的子类 [self.body.textStorage addAttributes:@{ NSStrokeWidthAttributeName : @-3, NSStrokeColorAttributeName : [UIColor blackColor]} range:self.body…

消息机制 调用一个实例(instance)的方法(method),就是向该实例的指针发送消息(message),实例收到消息后,从自身的实现(implementation)中寻找响应这条消息的方法. id id myObject; 声明了一个指针,类型是id,id表示它是一个指针(不用id *)指向一个我们不知道类型的对象. 异常和未知选择器(P60) OC的对象都有一个名为 isa 的实例变量,指向创建该对象的类. 对象职能响应类中具有的相应方法的信息.但是xcode在编译时无法判断某个对象是…

目录 PageRank Problems Personalized PageRank 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258 将互联网视为图的话,它必定存在结构上的一些规律.首先回顾一下强连通子图 (strongly connected component, SCC),如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达,那么这就是一个 SCC.而包含节点 A 的 SCC 必满足 \(SCC(A)=Out(A)\cap…

one recursive approach to solve hdu 1016, list all permutations, solve N-Queens puzzle. reference: the video of stanford cs106b lecture 10 by Julie Zelenski https://www.youtube.com/watch?v=NdF1QDTRkck // hdu 1016, 795MS #include <cstdio> #include &l…

for the backtracking part, thanks to the video of stanford cs106b lecture 10 by Julie Zelenski for the nice explanation of recursion and backtracking, highly recommended. in hdu 2553 cout N-Queens solutions problem, dfs is used. // please ignore, bel…

Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest Maintainers: Hyunsoo Kim, Jiwon Kim We are looking for more contri…

//hive与hbase整合create table lectrure.hbase_lecture10(sname string, score int) stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' whth serdeproperties("hbase.columns.mapping" = ':key,cf1:score')tblproperties("hbase.table.name"…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44245575 关于怎么学习python,并将python用于数据科学.数据分析.机器学习中的一篇非常好的文章 Comprehensive learning path – Data Science in Python 深度学习路径-用python进行数据学习 Journey from a Pythonnoob(新手) to a Kaggler on Python So, you want to bec…

上下拉刷新控件 1. MJRefresh --仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能.可以自定义上下拉刷新的文字说明.(推荐) 2. SVPullToRefresh --下拉刷新控件4500+star,值得信赖3. CBStoreHouseRefreshControl --一个效果很酷炫的下拉刷新控件3600+star4. BreakOutToRefresh --一个下拉刷新打砖块的开源 Swift 库,能让用户在等待下拉刷新的时候…

Preamble This repository contains the lecture slides and course description for the Deep Natural Language Processing course offered in Hilary Term 2017 at the University of Oxford. This is an advanced course on natural language processing. Automatica…

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet…

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Lecture 09 Lecture 10 提高泛化能力 介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过提早结束训练来控制网络能力(其实就是防止过拟合)的例子. 所以我们需要方法来阻止过拟合, 第一个方法也是目前最好的方法:就是简单的增加更多的数据,如果你能提供更多的数据,那么就不需要去提…

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr…

Comprehensive learning path – Data Science in Python Journey from a Python noob to a Kaggler on Python So, you want to become a data scientist or may be you are already one and want to expand your tool repository. You have landed at the right place.…

https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/404582 Lecture 1:自然语言入门与次嵌入 1.1 Intro to NLP and Deep Learning 1.2 Simple Word Vector representations: word2vec, GloVe Lecture 2:词向量表示:语言模型,softmax分类器,单隐层神经网络 2.1 Advanced word vector representations: language…

https://stats385.github.io/readings Lecture 1 – Deep Learning Challenge. Is There Theory? Readings Deep Deep Trouble Why 2016 is The Global Tipping Point... Are AI and ML Killing Analyticals... The Dark Secret at The Heart of AI AI Robots Learning Ra…

上下拉刷新控件 1. MJRefresh --仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能.可以自定义上下拉刷新的文字说明.(推荐)2. SVPullToRefresh --下拉刷新控件4500+star,值得信赖3. CBStoreHouseRefreshControl --一个效果很酷炫的下拉刷新控件3600+star4. BreakOutToRefresh --一个下拉刷新打砖块的开源 Swift 库,能让用户在等待下拉刷新的时候边…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

Journey from a Python noob to a Kaggler on Python So, you want to become a data scientist or may be you are already one and want to expand your tool repository. You have landed at the right place. The aim of this page is to provide a comprehensive le…

Saw a tweet from Andrew Liam Trask, sounds like Oxford DeepNLP 2017 class have all videos/slides/practicals all up. Thanks Andrew for the tip! Preamble This repository contains the lecture slides and course description for the Deep Natural Language P…

Reinforcement Learning post by ISH GIRWAN Courses/Tutorials Deep Reinforcement Learning, Spring 2017, by UC Berkeley: http://rll.berkeley.edu/deeprlcours... Reinforcement Learning, 2015, by UCL (David Siver): http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.si... ht…

http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/51813615 前言 对于深度学习,新手我推荐先看UFLDL,不做assignment的话,一两个晚上就可以看完.毕竟卷积.池化啥的并不是什么特别玄的东西.课程简明扼要,一针见血,把最基础.最重要的点都点出来 了. cs231n这个是一个完整的课程,内容就多了点,虽然说课程是computer vision的,但80%还是深度学习的内容.图像的工作暂时用不上,我就先略过了. 突然发现这两个课程都是斯坦福的…

 一:vanilla RNN 使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时,我们可以对每个时间步采用递归公式,如下,We can process a sequence of vector x by applying a recurrence formula at every time step: ht = fW( ht-1,xt ) 其中xt 是在第t个时间步的输入(input vector at time step t):ht 是新状态量(new state),…