前几天WWDC上，苹果发布了机器学习框架CoreML 。借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中，根据文档，Core ML是基于Metal和Accelerate开发的，在性能效率上有很高的保证。在 CoreML 中， Apple 定义了一套自己的模型格式，后缀名为： mlmodel，通过 CoreML 框架，以及模型库，可以在 App 层面进行机器学习的功能研发。
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2023-11-18 17:23:15
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# iOS CoreML实现流程
## 1. 简介
在开始介绍iOS CoreML的实现流程之前，先来了解一下CoreML是什么。CoreML是苹果公司在iOS 11中引入的一个机器学习框架，它允许开发者将训练好的机器学习模型集成到iOS应用中，并利用这些模型来完成各种任务，如图像识别、自然语言处理等。
## 2. 实现流程
接下来，我们将按照以下步骤来实现iOS CoreML：
| 步骤
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2024-01-19 07:14:45
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官方文档：https://developer.apple.com/documentation/coremlCore ML 将机器学习模型集成到应用程序中。Overview 使用 Core ML，您可以将经过训练的机器学习模型集成到应用程序中。 一个训练模型(trained model)是将机器学习算法应用于一组训练数据的结果。该模型基于新的输入数据进行预测。例如，一个被训练在一个地区的历史房屋
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2024-07-14 08:08:16
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概览 借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中。 所谓已训练模型 (trained model)，指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果。举个例子，通过某个地区的历史房价来训练出一个模型，那么只要指定房间有几卧几卫，就有可能对未来该房间的房价做出预测。Core ML 是领域特定 (domain-specific) 框架和功能的基础所在。C
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2023-12-07 23:24:49
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ZXing(Github地址)是一个开源的条码生成和扫描库（开源协议为Apache2.0)。它不但支持众多的条码格式，而且有各种语言的实现版本，它支持的语言包括：Java, C++, C#, Objective-C, ActionScript和Ruby。 我上周在iOS项目开发中使用了ZXing的扫描二维码功能。在此总结一下如何将ZXing集成到已有的iOS工程中，分享给大家。
集成步骤 首先
有时在代码中会有需要调用私有方法的场景，如不想import太多头文件；想组件设计一些解耦的模块；查看别人模块中未暴露的代码进行分析等。 在 ios 中调用私有方法有很多种方式，主要是通过Runtime去实现。下面自己也测试一下。 新建一个Person类，Person.h中不写代码，Person.m中如下: #import "Person.h"
@implementation Perso
去年，Apple推出了Core ML，这是针对Apple开发人员的机器学习世界的一个契机。 在此之前，我们已经将机器学习与诸如AutoCorrect，Siri和可预测键盘之类的技术一起使用，但是Core ML为开发人员带来了更高水平的功能和灵活性。 在WWDC 18期间，Apple宣布了Core ML 2，在本文中，您将学习新功能。 乍看上去 在深入研究Core ML 2带来的变化之前，让我们简
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2024-04-24 10:25:36
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图片浏览器是一个像iOS图片浏览器一样用来展示图片的组件。图片可以被缩放或者平移 (可选)。图片浏览器使用 幻灯片组件来展现图片。创建一个图片浏览器实例图片浏览器只需通过javaScript就可以被创建和初始化。我们需要使用App封装好的方法： myApp.photoBrowser(parameters) - 带参初始化图片浏览器parameters - object - 图片浏览
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2023-12-22 10:16:42
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iOS MachineLearning 系列（20）—
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2023-06-04 22:49:56
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TextSniper for Mac是Mac平台上一款超好用的OCR文字识别工具，TextSniper mac版能够快速从图像、网页、视频教程、幻灯片、电子书、PDF等内容中抓取和识别文本，而且识别的文本会复制到剪贴板，以便使用，另外支持textsniper mac版离线使用，就算没有网络也能进行文字识别，还在找文本识别工具的朋友不妨试试TextSniper mac版吧！TextSniper fo
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2023-07-26 22:19:16
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本文介绍如何用 Relay 部署 CoreML 模型。
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2023-06-26 17:19:17
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Mac OS app 用 StoryBoard开发的一点感想。前提最近在学习app的逆向，准备自己搞一个app，然后用逆向工具对其进行恶搞一下。选择纠结在于用Mac app还是 IOS app，纠结了一下，选择了Mac app。
原因：开发体验
搞Mac app不用起模拟器。15年的阉割版的Mac跑起模拟器来那叫一个吵和卡。开发效率
电脑不卡，开发效率就会高一点，主要是心情会好，不然太卡的话，写代
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2024-01-30 07:29:30
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-- Background专业术语：multi-person pose estimation多人姿态估计的两种研究方法—— 自顶向下(top-down)：先检测出多个人,再对每一个人进行姿态估计（先检测单个人，再针对单个人做single-person pose estimation。），可以将人体detection的方法加上单人姿态估计方法来实现。 优点：思路直观，自然，被绝大部分人所
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2024-01-20 17:37:38
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iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用，也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的AI能力。然而，无论是成熟的API提供的能力，还是各种各样的三方模型，有时候都并不能满足某一领域内的定制化需求。当我们拥有很多的课训练数据，且需要定制化的AI能力时，其实就可以自己训练生成Core
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2023-05-28 19:11:07
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在WWDC 2017开发者大会上，苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API，这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架。Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。概览借助 Core ML，您可以将已
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2023-12-20 17:25:25
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一、概述： 当程序在运行的过程中异常终止或崩溃，操作系统会将程序当时的内存状态记录下来，保存在一个文件中，这种行为就叫做core dump。我们可以认为 core dump 是“内存快照”，但实际上，除了内存信息之外，还有些关键的程序运行状态也会同时 dump 下来，例如寄存器信息（包括程序指针、栈指针等）、内存管理信息、其他处理器和操作系统状
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2024-09-05 13:55:18
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阅读源码方法和目标1 自上而下，先整体再细节2 望文生义，该猜猜该过过3 理解设计模式，抓住核心套路目标：理解流程—扩展定制—掌握心法ASP.NET Core粗略全貌1 Program2 Startup3 M-V-C4 appsettings看源码之前，起码知道是干啥的启动流程1 准备HostBuilder2 Build()3 HostRunLogger组件-常规扩展Option基本操作解决依赖注
今天介绍美国佐治亚理工学院计算机学院的Jimeng Sun团队在AAAI2020的论文，该研究提出了一种分子生成模型的优化策略——CORE（Copy & Refine Strategy），其核心思想是：在每个生成步骤中，CORE将决定是从输入分子复制子结构（Copy）还是加入新的子结构（Refine）。 背景设计具有所需特性的分子或化合物是药物研究中的基本任务， 由于
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2024-03-29 13:57:42
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路径是PS中一种重要的编辑项目，对于图像的处理及图形的绘制都有着重要的作用。钢笔工具用于绘制随意的路径，可使用该工具沿特定的图像边缘绘制平滑的而路径，适用于图像扣取处理。
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7分步
先决条件请确保安装了 .NET Core 第6 或 7 版本，我这安装的是 7. 一. 领域建模方式Entity Framework （非 Core）支持以下三种建模方式。但 Entity Framework Core 仅支持第一种也就是 Code First。1. Code FirstPOCO：Plain Old CLR Object。内在含义是指那些没有从任何
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2024-04-18 14:24:59
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