从 Swift 到机器学习
- 王巍准备数据 训练模型 评估模型 ⼀一般流程 准备数据 训练模型 评估模型 图⽚片 + 分类标签 准备训练数据 (train set) 和验证数据 (validation set) 调整参数 寻找使训练数据具有最⼩小误差值的⼀一组参数 使⽤用验证数据对模型准确率评估 ⼀一般流程 准备数据 训练模型 评估模型 CreateML 到底做了了什什么 mlmodel https://apple0 码力 | 64 页 | 4.32 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.1.0 Swift版224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低,已被成功攻击 低,已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用,仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道,哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法,用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型,并具有较为明显的“加分项”,我们就可以假设它是一个动态规划问题,并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com 312 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同,但通常遵循以下步骤:描述决策,定义状态,建立 为了保证正确性,我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明,通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而,正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪,我们通常会选择面向测试用例进行代码调试,一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中,以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题:在某些硬币组合下,贪心算法总是可以得到最优解。0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低,已被成功攻击 低,已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用,仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道,哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法,用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型,并具有较为明显的“加分项”,我们就可以假设它是一个动态规划问题,并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 www.hello‑algo.com 312 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同,但通常遵循以下步骤:描述决策,定义状态,建立 为了保证正确性,我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明,通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而,正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪,我们通常会选择面向测试用例进行代码调试,一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中,以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题:在某些硬币组合下,贪心算法总是可以得到最优解。0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.0.0b5 Swift版224/256/384/512 bits 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低,已被成功攻击 低,已被成功 攻击 高 高 应用 已被弃用,仍用于数据完整 性检查 已被弃用 加密货币交易验证、数字 签名等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道,哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法,用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型,并具有较为明显的“加分项“,我们就可以假设它是一个动态规划问题,并 在求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同,但通常遵循以下步骤:描述决策,定义状态,建立 ?? 表,推导状态转移方程,确定边界条件等。 为了更形象地展示 为了保证正确性,我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明,通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而,正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪,我们通常会选择面向测试用例进行 Debug ,一步 步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中,以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题:在某些硬币组合下,贪心算法总是可以得到最优解。0 码力 | 376 页 | 30.70 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0 Swift版224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低,已被成功攻击 低,已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用,仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道,哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法,用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案,而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征,需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型,并具有较为明显的“加分项”,我们就可以假设它是一个动态规划问题,并在 求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同,但通常遵循以下步骤:描述决策,定义状态,建立 ?? 表,推导状态转移方程,确定边界条件等。 为了更形象地展示 为了保证正确性,我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明,通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而,正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪,我们通常会选择面向测试用例进行代码调试,一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中,以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题:在某些硬币组合下,贪心算法总是可以得到最优解。0 码力 | 378 页 | 17.59 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Swift版工作流程: 1. 登录 GitHub ,并 Fork 本仓库 至个人账号; 2. 进入 Fork 仓库网页,使用 git clone 克隆该仓库至本地; 3. 在本地进行内容创作,并通过运行测试来验证代码正确性; 4. 将本地更改 Commit ,并 Push 至远程仓库; 5. 刷新仓库网页,点击“Create pull request”按钮发起拉取请求即可; 12.2.3. Docker0 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b2 Swift版工作流程: 1. 登录 GitHub ,并 Fork 本仓库 至个人账号; 2. 进入 Fork 仓库网页,使用 git clone 克隆该仓库至本地; 3. 在本地进行内容创作,并通过运行测试来验证代码正确性; 4. 将本地更改 Commit ,并 Push 至远程仓库; 5. 刷新仓库网页,点击“Create pull request”按钮发起拉取请求即可; 12.2.3. Docker0 码力 | 199 页 | 15.72 MB | 1 年前3
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