这一节主要介绍了多线程中的串行队列以及滚动视图UIScrollView. 1 .多线程 这一节只是简单介绍了多线程的串行队列,即把任务加入线程队列后按顺序逐步执行. (1)目前iOS多线程提供的方法主要是GCD和NSOperation,前者是C语言级别的,后者是经过封装,更具有面向对象特性的API. (2)UI交互操作都是在主线程进行,所以为了保证交互过程的流程舒适,类似于下载等耗时操作就需要主线程外执行,否则将出现用户无法对手机进行操作的场景. 这时通过多线程,就可以使下载图片等耗时操作单独进…

1.变量类型别滥用id,如果不仔细容易在程序执行时引发错误,因为在编译阶段编译器只是检测变量对象所属类型,尤其是类型为id时代表任何类型都可以通过检查,但不会检测变量对象调用的方法,这样当对象所属类不包含所写的调用方法时,编译通过,但在程序运行时才会报错. 2.简单介绍了框架自带的集合.字体等. 3.通过使用NSAttributedString可以让屏幕显示的字体样式更丰富,设置各种样式等,详细参见附件的演示Demo:http://files.cnblogs.com/colinhou/Attri…

这一节主要介绍UITableView以及iPad,Demo为从Flicker下载图片并显示,但是实际过程中发现需要FQ并使用HTTPS连接,所以这次用了两个Demo,一个是课程中的Demo,另一个是简化的. 最后调试过程中还找到Xcode中观察变量的一个小技巧. 1.UITableView UITableView是iOS中最常用的表视图,通讯录中的联系人.手机设置里的每一个选项都是表视图中的一个单元格cell,微信.微博每一条记录其实也是一个cell,只不过是组成要素更多一些而已. (1)两个重…

这一部分主要介绍了iOS的绘图.手势.协议.block.力学特效动画(包括重力.碰撞.吸附等)以及自动布局的内容. 1.绘图.手势 (1)调用一个自定义的UIView时,可以使用awakeFromNib方法做一些初始化工作. (2)iOS中绘图需要了解的常用测量单位: CGFloat:浮点值,与float一样: CGPoint.CGSize.CGRect是三个结构体分别代表游XY坐标描述的店.宽度高度描述的大小值以及由原点坐标.宽度高度描述的矩形,度量单位都是CGFloat. (3)自定义的UI…

1.MVC Model:模型 描述程序是什么,例如数据库操作之类的行文以及纸牌Demo里纸牌玩法都是写在Model这一层,通过Notification和KVO(后续文章会介绍)两种方式与Controller通讯. Controller:控制层 程序的逻辑在这里组织,Controller负责Model与View之间的沟通,因为Model与View老死不相往来. 当用户在页面进行操作后,Controller收集用户发出的交互信息,然后请教Model如何应对,Model收到Controller提出的问…

在这一话中我们将应用上一话学到的知识来为Demo添加手势识别,首先添加一个缩放的功能,其次添加一个拖动功能,使得小人的表情可以随着我们的手指改变. 首先来添加一个缩放手势的识别器,我们来到FaceView的代码中,之前定义了一个属性scal用来表示表情的缩放比例,现在我需要一个非私有的方法来修改这个值: func scale(gesture:UIPinchGestureRecognizer){ if gesture.state == .Changed { scal *= gesture.scal…

在上一话中我们创建了一个通过URL读取图片的Demo,这个Demo是不能拖动和缩放的.如今给它添加选项让它能够手动切换URL,并把图片加入到ScrollView中. 向Storyboard中拖入一个splitviewController.把ImageViewController作为detail视图,把project中自带的那个viewcontroller作为rootview,如今storyboard中的场景如图: 如今执行一下: 点击back能够切换到主界面,眼下这个界面是空的.我们须要向当中添…

首先感谢网易公开课和SwiftV课堂的朋友们辛苦翻译,这个系列是我学习斯坦福IOS8公开课的个人心得体会和笔记,希望能给大家带来启发. 首先我们要知道IOS系统中的结构情况,从贴近硬件的底层到贴近用户的顶层,分为四个层次: 1.Core OS层在最下层,很多人可能不知道IOS是一个基于UNIX的操作系统,它大量借鉴了Mac os X 的内核部分,Mac OS X我们肯定不会陌生,命令行的使用很好的证明了它是一个基于UNIX的系统.IOS针对移动设备对电池等硬件进行了系统的优化,但它仍可被看成是一…

原文链接不知道在哪, 接着上一话来讲,上一话中讲到了MVC,那么MVC在IOS8开发中是如何应用的呢?Paul Hegarty老师给我们展示了一个计算器的Demo,首先新建一个工程,老师把AppDelegate.swift.LaunchScreen.xib和Images.xcassests文件放到了supporting Files文件夹中,那么剩下的两个文件ViewController.swift就是MVC中的C(控制器),Main.storyboard就是MVC中的V(视图). 在Main.s…

之前我们接触过了segue,这是IOS中最主要的传递方式,今天来解说一下怎样进行反向的segue. 反向过渡的使用前提是发出过渡的MVC必须是由目标MVC直接或者间接正向过渡来的.反向过渡是唯一不会创造新的MVC的过渡方式,它有以下两个适用场景: 1非常适合在navigationController的栈中使用进行跳转. 2关闭一个使用modal Segue生成的MVC. 和其它的segue不同.不须要拖拽连线,直接拖拽须要点击反向过渡的控件到场景顶部的小门形状的button.就能够在当中选择我们…

继续上一话中的计算器Demo.上一话讲到类必须被初始化.类中的属性也必须被初始化,所以你不能仅仅声明而不给它一个处置,那么问题来了,我们从storyboard中拖拽的@IBOutlet为什么仅仅有声明而不须要初始化呢,这是由于它的类型依然是一个optional,在你初始化之前已经被赋值为nil了,这也就是为什么你不须要再初始化它的原因. @IBOutlet weak var display: UILabel! 然而既然它是一个optional类型的,那为什么UILabel后面是"!"而…

本话来介绍UIKit框架中的组件UITextField. UItextField(文本框)和Label看起来看像,可是文本框是能够编辑的.在UI中使用文本框要注意.由于在模拟器上面输入文字是能够使用电脑键盘的.而在真机上.用户仅仅能使用虚拟键盘.所以要注意.另外文本框中的文字大小.颜色等等也是能够设置的,就和在Label中一样. 每次我们点击文本框開始输入内容的时候,文本框会成为页面上的first responder.这个时候虚拟键盘就会从底部滑出,配合我们的输入,就好像网页开发中的文本框获得了…

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9722701 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频,主要内容包括朴素贝叶斯的多项式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model).神经网络(Neural Network).支持向量机(Support Vector Machine)的函数间隔(functionalmargin)与几何间隔(geometricmargin).…

2015-07-06 第一讲   课务.iOS概述 -------------------------------------------------- 开始学习斯坦福大学公开课:iOS 7应用开发留下笔记…

1.斯坦福大学公开课机器学习 (吴恩达 Andrew Ng) http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 笔记 http://cs229.stanford.edu/syllabus.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/default.html?page=3 http://www.cnblogs.com/madrabbit/ https://blog.csdn.net/xiahouz…

c++对象初始化 就是去调用构造函数来完成初始化操作: 构造函数有无参数的构造函数.有参数构造函数.默认构造函数(编译器给我们实现的)...(拷贝构造函数之后说) 注意:默认构造函数只有在我们自己没有声明构造函数时编译器才会给我们制造一个没有参数的构造函数,如果我们定义了,编译器就不会管了 例子:看下边的C类,编译器并不会给我们初始化一个默认的构造函数 #include <iostream> class A //默认构造函数 A() 这是在编译时,编译器给我们实现的 { }; class B…

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.那么这两种情况,哪个和偏差有关.哪个和方差有关,或者是不是和两个都有关,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,是一个很有效的指示器,指引着可以改进算法的最有效的方法和途径. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真…

上一篇笔记中,介绍了因子分析模型,因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据,所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法,它基于一个概率模型,使用EM算法来预计參数. 本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,可是该方法比較直接,仅仅需计算特征向量就能够进行降维了.本篇相应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇仅仅是后半部分的笔记,所以内容较少.…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频,主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier).原始/对偶问题(Primal/Dual Problem).svm的对偶问题,都是svm(support vector machine,支持向量机)的内容.…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

第二课名称是:Objective-C 回顾上节课的内容: 创建了单个MVC模式的项目 显示项目的各个文件,显示或隐藏导航,Assistant Editor, Console, Object Library, Inspector等功能的使用 在故事版上编辑视图,通过Ctrl+拖拽把view连接到Controller的outlet. 创建新的类,比如 CalculatorBrain 使用@synthesize 延迟实例化实现getter [ ]中括号的使用 私有方法在.m文件中定义 使用strong…

绘制学习曲线非常有用,比如你想检查你的学习算法,运行是否正常.或者你希望改进算法的表现或效果.那么学习曲线就是一种很好的工具.学习曲线可以判断某一个学习算法,是偏差.方差问题,或是二者皆有. 为了绘制一条学习曲线,通常先绘制出训练集数据的平均误差平方和(Jtrain),或者交叉验证集数据的平均误差平方和(Jcv).将其绘制成一个关于参数m的函数.也就是一个关于训练集.样本总数的函数.m一般是一个常数,比如m等于100,表示100组训练样本.但我们要自己取一些m的值,也就是说对m的取值做一点限制,…

当我们在进行机器学习时着重要考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例子.假如你想建立一个垃圾邮件分类器,看这些垃圾邮件与非垃圾邮件的例子.左边这封邮件想向你推销东西.注意这封垃圾邮件有意的拼错一些单词,就像Med1cine中有一个1,m0rtgage里有个0.右边的邮件显然不是一个垃圾邮件. 假设我们已经有一些加过标签的训练集,比如标注垃圾邮件为y=1,和非垃圾邮件为y=0.那么如何用监督学习的方法来构造一个分类器,区分垃圾邮件和非垃圾邮件呢?为了应用监督学习,首先必须确定的是,如何用邮件的特征构造向量…

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,…

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合…

怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题. 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化.有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事.但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设.比如下图,拟合的非常好,一旦样本量改变,其训练误差随之增大. 那么我们如何判断一个假设是否是过拟合的呢?我们可以画出假设函数h(x),然后观察.但对于更一般的情况,特征有很多个,比如下图.想要通过画出假…

主流浏览器及内核 浏览器         内核 IE             trident Firefox    Gecko Google chrome    Webkit/blink(2014年上市) Safari            Webkit Opera presto 引入css的三种方式 1)行间样式 2)页面css 3)外部css 计算机语言中对同步与异步的解释 1)同步的:不同时执行,与生活中的同步相反 2)异步的:同时执行,与生活中的异步相反 在一个元素上想要添加多个clas…