苹果专题
《黑暗之魂2:原罪学者》是什么类型的游戏 《黑暗之魂》可以在苹果Mac电脑上玩吗？
在宏大的世界观游戏中，《黑暗之魂2:原罪学者》脱颖而出，以其探索性和挑战性征服了全球玩家的心灵。下面我们来看看《黑暗之魂2:原罪学者》是什么类型的游戏，《黑暗之魂2:原罪学者》可以在苹果电脑玩吗的相关内容。 一、《黑暗之魂2:原罪学者》是什么类型的游戏 《黑暗之魂2:原罪学者》作为《黑暗之魂2》的增强版和重制版，是一款FromSoftware制作、BANDAI NAMCO和FromSoft
【C++题解】1272. 郭远摘苹果
欢迎关注本专栏《C++从零基础到信奥赛入门级（CSP-J）》 问题：1272. 郭远摘苹果 类型：二维数组 题目描述： 郭远有一天走到了一片苹果林，里面每颗树上都结有不同数目的苹果，郭远身上只能拿同一棵树上的苹果，他每到一棵果树前都会把自己身上的苹果扔掉并摘下他所在树上的苹果并带走（假设郭远会走过每一棵苹果树），问在郭远摘苹果的整个过程中，他身上携带的最多苹果数与最小苹果数的差是多少？
苹果账号登录后端验证两种方式 python2
import jsonimport jwt import requests import json import base64def decode_jwt(jwt_token):try:header,payload,sign = jwt_token.split('.')except:return {},{},""header = json.loads(base64.urlsafe_b6
AI超周期现状 - NVIDIA、苹果以及人工智能的整体需求
于2024年6月6日在中国杭州拍摄的英伟达和苹果的标志。到6月5日，东部时间，英伟达的市值超过3万亿美元，正式超越苹果的市值，成为全球市值第二大的科技巨头。值得注意的是，短短3个多月时间里，英伟达的市值就从2万亿美元飙升至3万亿美元。（由Costfoto摄于NurPhoto，经盖蒂图片社批准） 在九月初经历了几天的市场动荡后，又有一波关于人工智能超级周期是否已结束的讨论。如果没有结束，那接下来会
虚拟机苹果系统MacOS中XCode的安装
1、背景介绍 主机系统Win11，虚拟机VMWare17，苹果系统MacOS 13.6.7 2、Xcode的在线 点击应用市场，输入Xcode搜索： 看来Xcode无法安装在macOS V13上，直接在线安装失败。 3、采用下载安装包的方法进行安装 解决办法参考链接： 低版本Mac OS安装合适xcode的方法_不能将xcode安装在“macintosh
“苹果税”引发的苹果与腾讯、字节跳动之间的纷争与博弈
北京时间9月10日凌晨一点的Apple特别活动日渐临近，苹果这次将会带来iPhone16系列新品手机及其他硬件产品的更新，包括iPad、Apple Watch、AirPods等。从特别活动的宣传图和宣传标语“閃亮時刻”来看，Apple Intelligence将会是史上首次推出，无疑将会是iOS 18的重头戏和高光时刻。 不过就在9月2日，一则“微信可能不支持iPhone16”的
苹果发布/分发 应用文档
苹果发布/分发 应用文档 1.发布证书 发布证书相关说明可以看这篇详细的文档：证书相关 2.打包应用 1.X-code设置 （1）code signing identity -> iOS Developer （必须） （2 ) Edit Scheme -> release （可选）发布到App Store 或者需要发布版本测试时（比如推送正式环境测试）需要修改 2.打包
苹果HEIC格式无法兼容，怎么把EIC格式转换为jpg格式
随着苹果设备的普及，HEIC格式作为苹果设备特有的图片格式，其高效性和高质量的图像特点得到了广大用户的青睐。然而，由于HEIC格式的特殊性，它在非苹果设备或一些老旧软件上的兼容性并不理想。怎么把苹果heic格式转换jpg成为了许多用户的需求。本文将介绍3种将苹果HEIC格式转换为JPG的方法，帮助用户轻松解决兼容性问题。 一、使用苹果设备自带的软件 对于苹果用户来说，使用设备自带的软件是最简单
【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
前言 《苹果书》第一章的内容包括 机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习 这一篇章我们继续后续内容 ~ 其中涉及到“激活函数”的作用理解： 除了 开源项目 - 跟李宏毅学深度学习(入门) 之外， 还有 @3Blue1Brown 的神经网络 和 @StatQuest 的深度学习 视频内容辅助。 🍎 🍎 系列文章导航 【深度学习详解】Task1 机器学习基础-
php 苹果登录 Sign In with Apple 服务端处理
苹果登录会验证用户：identityToken 的合法性，验证方法是JWT验证。 完整的验证identityToken的代码可参考：https://github.com/GriffinLedingham/php-apple-signin use AppleSignIn\ASDecoder; $identityToken = Request::instance()->param('id
苹果系统升级 为 OS X EL Capitan 后安装 cocoapods
1.移除现有Ruby默认源 $gem sources --remove https://rubygems.org/ 2.使用新的源 $gem sources -a https://ruby.taobao.org/ 3.验证新源是否替换成功 $gem sources -l 4.安装CocoaPods $sudo gem install -n /usr/local/bi
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 - 跟李宏毅学深度学习（入门之线性模型）
文章目录 一、线性模型是什么？二、线性模型的特点三、简单举例理解3.1、预测未来某一天点击量3.2、分段线性曲线 总结 一、线性模型是什么？ 在深度学习中，线性模型是一种简单但基础且广泛应用的数学模型。它的基本形式是一个线性方程，如y = wx + b，其中y是预测输出，x是输入特征，w是权重参数，b是偏置项（也称为截距）。 线性模型假设输入与输出之间存在线性关系，即输出是输
Objective-C ,ios,iphone开发基础:JSON解析（使用苹果官方提供的JSON库：NSJSONSerialization）
json和xml的普及个人觉得是为了简化阅读难度，以及减轻网络负荷，json和xml 数据格式在格式化以后都是一种树状结构，可以树藤摸瓜的得到你想要的任何果子。 而不格式化的时候json和xml 又是一个普普通通的字符串，在网络通信的时候也只需要请求一次，而不用每次为得到木一个值而重复的请求服务器或者目标主机， json和xml 都采用 键 - 值 的形式来存放数据。 xml 使用：
【无标题】【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】批量归一化
1、批量归一化的作用 批量归一化（Batch Normalization，BN）的把误差曲面变得平滑，使训练能够得到快速收敛； 训练过程的优化：使用自适应学习率等比较进阶的优化训练方法； 训练对象的优化：批量归一化可以改变误差表面，让误差表面比较不崎岖 参数 w i w_i wi是指训练参数或者训练的目标 1.1 特征归一化 当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我们就可能
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学习基础-Task3
# Datawhale AI 夏令营 夏令营手册：向李宏毅学深度学习 批量归一化 如果误差表面很崎岖，它比较难训练。而**批量归一化（Batch Normalization，BN）**的作用是把误差表面变得平滑，能够更好地训练。 在一个线性的的模型里面，当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我们就可能产生像这样子的误差表面，就可能产生不同方向，斜率非常不同，坡度非常不同的误
【2024】Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task3
本文是关于李宏毅苹果书”第2章 实践方法论“学习内容的记录。 模型在测试集上表现不佳，可能是因为模型没有充分学习训练集。模型不能充分学习训练集的原因： 模型偏差优化问题过拟合不匹配 一、模型偏差 模型偏差是指：由于模型过于简单，即便找到该模型的最优参数，模型的损失函数值实际还未达到最小。（想在海里捞针，但实际针不在海中） 此时可以通过重新设计模型、赋予模型更大灵活性降低模型偏差。 增加
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营（深度学习 之 实践方法论）
1、模型偏差 模型偏差是指的是模型预测结果与真实值之间的差异，这种差异不是由随机因素引起的，而是由模型本身的局限性或训练数据的特性所导致的。 简单来讲，就是由于初期设定模型，给定的模型计算能力过弱，导致在通过梯度下降法进行优化以得到损失最小的函数过程中，模型表现太差，结果如同想要在大海里面捞针（一个损失低的函数），结果针根本就不在海里。 1.1、解决方案： 重新设计一个模型，给模型更大的
【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】《深度学习详解》Task3 打卡
文章目录 前言学习目标一、优化策略二、模型偏差三、优化问题三、过拟合增加训练集给模型一些限制 四、交叉验证五、不匹配总结 前言 本文是【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】的Task3学习笔记打卡。 学习目标 李宏毅老师对应视频课程：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?p=4 《深度学习详解》第二章主要介绍
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
目录 实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配 实践方法论 1.模型偏差 当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。 2.优化问题 在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task3-批量归一化+卷积神经网络
目录 1.批量归一化1.1 考虑深度学习1.2 测试时的批量归一化1.3 内部协变量偏移 2.卷积神经网络2.1 观察 1：检测模式不需要整张图像2.2 简化 1：感受野2.3 观察 2：同样的模式可能会出现在图像的不同区域2.4 简化 2：共享参数2.5 简化 1 和 2 的总结2.6 观察 3：下采样不影响模式检测2.7 简化 3：汇聚2.8 卷积神经网络的应用：下围棋 1.
卷积神经网络(Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营)
卷积神经网络(Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营) 卷积神经网络是一种非常典型的网络 架构，常用于图像分类等任务。 一张图像是一个三维的张量，其中一维代表图像的 宽，另外一维代表图像的高，还有一维代表图像的通道（channel）的数目 通道：彩色图像的每个像素都可以描述为红色（red）、绿色（green）、蓝色（blue）的组 合，这 3 种颜色就称为图像的 3 个色彩通道。这种
苹果录屏功能究竟何在？深入探寻苹果设备上的录屏功能：简便、高效、一键达成
在当下这一数字化的时代，不论是教学演示，还是游戏分享，抑或是工作汇报，录屏软件皆已成为我们日常生活中不可或缺之工具。苹果设备以其出类拔萃的用户体验而声名远播，而其内置的录屏功能更是将便捷性与功能性精妙融合。今日，就让我们共同深入探究如何于苹果设备上轻松启用并运用录屏功能，使您的记录过程变得殊为简便。 苹果设备上的录屏功能极为直观且易于操作，以下为在不同苹果设备上启用和使用录屏功能的基本步
苹果系统中如何安装Python和PyCharm
1、Python官网下载安装包 Python官网下载苹果版本的安装包。 2、PyCharm官网下载安装包 3、下载完毕后安装Python 我采用的是在Windows下下载安装包，然后移动硬盘挂接到MacOS的方式进行安装。 双击开始安装Python Python安装完毕 4、Python安装完毕后的测定 注意直接输入pytho
苹果不小心删除了照片怎么恢复？这5个方法都能解决
“天啊，不小心把手机上的照片删除了怎么办？相册里保存了很多重要的照片。”别慌，这些都是小事儿！小编这有5个可以解决不小心删除了照片怎么恢复问题的方法，只要你掌握了这些恢复技巧，那恢复被删除的照片就是分分钟的事。赶紧跟上小编的脚步，让小编带你看看这些方法的实用之处吧。 方法一：使用数据恢复工具恢复删除的照片 苹果手机删了的照片如何找回？用专业的数据恢复工具快速找回！数据 蛙苹果恢复专家，