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…

blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8205810  目录(?)[-] 第一课名称 MVC and Introduction to Objective-C 这课的主要内容有 iOS包括四层 内核 Core Sevices层 多媒体层 Cocoa Touch 层 介绍平台的组成 重点介绍下MVC 三大阵营 model  view  controller 有了这三个阵营剩下的就是他们之间管理和通信了 mvc群 objective-c语言的基本概念 Obj…

目录 一. 编译的基本流程 二. Lexical Analysis(词法分析阶段) 2.1 Lexical Specification(分词原则) 2.2 Finite Automata (典型分词算法-有穷自动机) 三. 手动实现分词器 3.1 基本定义 3.2 构建DFA 3.3 开始分词 3.4 查看分词结果 四. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端…

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…

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…

目录 一. Parse阶段 CFG Recursive Descent(递归下降遍历) 二. 递归下降遍历 2.1 预备知识 2.2 多行语句的处理思路 2.3 简易的文法定义 2.4 文法产生式的代码转换 2.5 逐行解析 2.6 查看计算过程 三.小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] B站地址:[编译原理] Stanford公开课:[Sta…

误差分析可以更系统地做出决定.如果你准备研究机器学习的东西或者构造机器学习应用程序,最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统.拥有多么复杂的变量,而是构建一个简单的算法.这样你可以很快地实现它.研究机器学习的问题时,会花一天的时间试图很快的把结果搞出来.即便效果不好,运行得不完美,通过交叉验证来检验数据,一旦做完,就可以画出学习曲线.通过画出学习曲线以及检验误差来找出算法是否有高偏差和高方差的问题,或者别的问题.在这样分析之后,再来决定用更多的数据训练,或者加入更多的特征变量.这么做的原因是刚接…

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.…

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…