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…

常用的编码字符集:(charset) 1)gb2312 (国标第2312条)缺点:只能识别简体中文 2)gbk (国标扩展字符集,可识别所有亚裔字符) 3)Unicode (万国码) 4)Utf-8 (现在最常用的万国码) Lang = “” 告诉搜索引擎爬虫,我们的页面是关于什么内容的? 1)lang = “en” 英文 2)lang = “zh”  中文 p标签可以让内容成段表示 标题标签的三个特点: 1)h1到h6标题大小依次减小 2)每个标题标签都可以让内容成段表示 3)标题标签中的文字…

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…

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…

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…

机器学习由对于人工智能的研究而来,是一个综合性和应用性学科,可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题,机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力,这样做是因为我们发现,计算机要完成有的功能,是无法通过固定的程序实现的,例如让计算机识别手写的字迹,让计算机从不同的图片中识别出猫和人. 这门课程主要学习机器学习的算法,也需要用程序来实现这些算法,建议用Matlab或者Octave来进行编程.此外,学习本课程需要具有数理统计/线性代数和数据结构等方面的知识. 机器学习可以用如…

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…

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.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…

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…

1.1  LOOK Finding "stuff" on the web or computer or room or hidden in data Finding document -> seearch engine with query Look 在本节中主要指文本检索,课程介绍了一个简单的文本检索体系与排序方法. 1.2 how to create a text index 对所有的document 进行遍历,按照最笨的方法新增单词,或者增加单词的链接,最后可以形成Text…

0.1  课程主要内容:Big data technologies , Machine Learning and AI 0.6   OUTLINE: predict the future using AI and big data Look : search Listen:Mechine Learning Learn:Information Extraction Connect: Reasoning Predict:Data Mining Correct:Optimization…

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…

一.SMTP协议 SMTP(SimpleMail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议. SMTP协议属于TCP/IP协议簇,通过SMTP协议所指定的server,就能够把E-mail寄到收信人的server上. SMTPserver则是遵循SMTP协议的发送邮件server,用来发送或中转发出的电子邮件. SMTP使用TCP提供的可靠的传输数据服务把邮件消息从发信人的邮件server传送到收信人的邮件server. 跟大多数应用层协议一样,SMTP也存在两个 端:在发信人的邮…

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…

KVM优化技术,美团开放平台--邱剑 基于KVM现有选项做一些优化.视频地址:http://www.osforce.cn/course/77/learn#lesson/80 CPU调优: 1.Context switch(用户态到内核态的优化).ring0->nernel mode,ring 3->user mode; 设置:宿主机BIOS中开启intel VT-X 2.缓存优化  Cache-Node Binding 将qemu进程绑定到特定的CPU node或者core上---避免L2/L…

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…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

网易公开课,第13,14课 notes,9 本质上因子分析是一种降维算法 参考,http://www.douban.com/note/225942377/,浅谈主成分分析和因子分析 把大量的原始变量,浓缩成少数几个因子变量 原始变量,代表浅层的表面现象,所以一定是很多和繁杂的 而因子变量,是代表深层的本质,因,是无法直接观察到的 所以因子分析,就是拨开现象发现本质的过程...很牛逼的感觉 举个例子,观察一个学生,你可以统计到很多原始变量, 代数,几何,语文,英语各科的成绩,每天作业时间,每天笔记…

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…

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…

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/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/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.…

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…

为你揭露2018微信公开课pro的12个重点 1月15日,微信公开课Pro版现场,微信又为我们带来了一些重磅消息,小程序依旧是本次微信公开课Pro的绝对重点.小编为大家整理了公开课的12个重点,带大家直观了解公开课的核心内容. 1.微信重视小程序,未来小程序能够“让信息无处不在,随时可以访问到” 微信想要做一个更更大更具有优势的平台,让信息无处不在,随时可以访问成为一种信息技术的组织形式. 现在小程序可能只是通过扫描一个二维码,将来可能是通过眼镜或者感应就可以立即打开小程序,“这是真正能够做到所…