测试模型

首先新建一个 点击新建的testInfo.xcdatamodeld 会出现这么个界面 创建完testInfo.xcdatamodeld之后 AppDelegate 会自动帮你添加支持coredata的代码 有兴趣的自己研究 首先 使用coredata 存储数据 1.创建表 2.创建字段 3.创建对应字段的模型类 就足够了 创建表 点击 然后出现 添加字段 .................... 创建对应字段的模型 command+n 都勾上之后会自动帮你创建一个类 好 一切准备完毕. 找个地方测试一下 增删改查 就直接在 AppDelegate里写测试代码 好 以上就是简单的coredata使用 献给第一次用的新手. 本实例只试用于入门上手使用 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2434596/blog/491182

原文：http://www.tracefact.net/Software-design/Model-View-Presenter-Pattern.aspx 出处： http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/cc188690.aspx 引言 随着像Asp.Net和Windows窗体这样的用户界面创建技术越来越强大，让用户界面层做多于它本应做的事是很常见的。没有一个清晰的职责划分，UI层经常沦为一个包含实际上应属于程序其他层的逻辑的容器。有一个称为 模型(Model)-视图(View)-提供器(Presenter)(MVP)的设计模式，特别适合解决这个问题。为了表明我的观点，我将为Northwind数据库中的客户建一个遵循MVP模式的显示屏幕(display screen)。 为什么在UI层包含太多的逻辑是很糟糕的？在既不手动运行应用程序，也不维护丑陋的自动执行UI组件的UI运行者脚本(runner script)的情况下，位于应用程序UI层中的代码是非常难于调试的。虽然这本身就是一个很大的问题，一个更大的问题是在应用程序的公共视图之间会有大量的重复代码。当执行某一特定业务的功能在UI层的不同部分之间拷贝，通常很难找到好的可选重构方法。MVP设计模式使得将UI层中的逻辑和代码 重构为 更加易于测试的新型的、可重用的代码 更加容易。 图1

机器学习-模型评估与选择 近年来随着海量数据不断积累以及计算机性能的飞速提升，机器学习被广泛的应用于科学研究和工业生产的各个领域。然而，不同领域使用的模型差距明显，需要考虑的情况各不相同，针对不同领域的不同任务，如何去评估模型成为了模型开发过程的不可或缺的一部分。 在实际情况中，我们会用不同的度量去评估我们的模型，而度量的选择，完全取决于模型的类型和模型以后要做的事。下面我们就会学习到一些用于评价模型的常用方法。 1. 经验误差与过拟合 1.1经验误差 误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异。 按照针对的数据集不同可以将误差分为两类： 训练集：训练集误差（training error，经验误差） 测试集：测试集误差（generalization error，泛化误差） 1.2过拟合 当学习器把训练样本学得“太好”了的时候，很可能把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样导致泛化性能下降。过拟合必然存在，无法彻底避免，只能够减小过拟合风险。 欠拟合：未能学习到训练样本的一般性质。 2.评估方法 评估方法评估的是学习器泛化误差的大小，一般使用一个测试集来测试学习器对新样本的判别能力，然后以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。 假设有有一个包含m个样例的数据集D（Database），将其分为两部分，一部分是训练集S，另一部分为测试集T

参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/lesson/ZDRJ8BaRpFmqDwJafJAYGn 感谢伯禹平台，Datawhale，和鲸，AWS给我们提供的免费学习机会！！ 总的学习感受：伯禹的课程做的很好，课程非常系统，每个较高级别的课程都会有需要掌握的前续基础知识的介绍，因此很适合本人这种基础较差的同学学习，建议基础较差的同学可以关注伯禹的其他课程： 数学基础：https://www.boyuai.com/elites/course/D91JM0bv72Zop1D3 机器学习基础：https://www.boyuai.com/elites/course/5ICEBwpbHVwwnK3C 引言 图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。主要任务是给定一个输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某一个标签。 Kaggle上的图像分类（CIFAR-10) 现在

本文意在于记录短期学习中同僚总结的知识点，主要学习平台在伯禹https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天） Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer（1天） Task05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶（1天） Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差(training error):训练集上的误差 泛化误差(generalization error):用测试集上的误差代替 数据集划分：训练集(train set)/验证集(validate set)/测试集(test set) 其中训练集用来调整模型参数，验证集用来调整超参数 训练误差和泛化误差： 　　　　　训练误差 ：模型在训练数据集上表现出的误差 　　　　　泛化误差 ： 模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常用测试数据集上的误差来近似。 　　　　　二者的计算都可使用损失函数（平方损失、交叉熵） 　　　　　机器学习模型应关注降低泛化误差 模型选择： 　　　　　　验证数据集： 　　　　　　　 训练数据集、测试数据集以外的一部分数据

文章目录 一、基本概念 二、应对欠拟合和过拟合的解决方法 2.1 欠拟合的解决办法 2.2 过拟合的解决办法 2.2.1 权重衰减 / L 2 L_{2} L 2 ​ 范数正则化 2.2.2 dropout 三、梯度消失和梯度爆炸 四、随机初始化模型参数 PyTorch的默认随机初始化 Xavier随机初始化(这里需要检查) 五、考虑环境因素 协变量偏移 标签偏移 概念偏移 Q&A 一、基本概念 训练误差（training error） ：指模型在训练数据集(train dataset)上表现出的误差。 泛化误差（generalization error） ：指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集(test dataset)上的误差来近似。 损失函数（loss function） ：计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归(linear regression)用到的平方损失(squared loss)函数和softmax回归用到的交叉熵(cross entropy)损失函数。 训练数据集（train dataset） ：【模型】（Model）训练的过程其实就是在求【参数】的过程，我们先假定某类【模型】（比如决策树模型），然后用【训练集】来训练，学习到对应的最优的【参数】。但是问题在于，我们没有办法保证我们假设的那个【模型

作者： 刘少山，唐洁，吴唯玥 责编： 何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至 heyc@csdn.net 本文为 《程序员》 原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请 订阅《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第12篇，也是最后一篇（ 文末汇总了无人驾驶系列文章 ）。本文梳理总结了前面11篇涉及到的技术点，尝试呈现一个宏观的无人驾驶系统架构。另外，简单分析了无人驾驶的产业链现状以及根据笔者自己的经验提出了一些给开发者、创业者，以及投资者的建议。 无人驾驶技术总结 无人驾驶是一个复杂的系统，如图1所示，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。其中算法端包括面向传感、感知和决策等关键步骤的算法；Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；云端则包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。 图1 无人驾驶系统架构图 算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭环境情况，并根据环境变化做出决策。Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。 无人驾驶算法 算法系统由几部分组成：第一

转载：穆乙 http://www.cnblogs.com/pigtail/ 相信做过后台管理界面的同学，都非常清楚这个布局。最直观的方式是框架这个我不想多写费话，因为我们的重心不在这里。如果有不了解的同学可以百度、google。这里我不得不吐下槽！！ 百度实在让我这个“粉丝”失望。就目前情况来说，百度已经完全轮为“有钱人排行榜”！再也不顾及用户的搜索需求了，因为主导地位实在是：不可撼动！ 不相信的同学，可以亲身对比下B vs G的搜索结果。别告诉我google如何强大！！ 很久以前，百度的搜索结果更符合目标，因为他更了解中国人的习惯，这是不可争议，现在情况已经完全相反！ 虽然google经常是六脉神剑，但我更欣赏它的搜索结果。吐槽打住!!! 现在开始正式谈论这个经典布局 —— 头尾固定高度中间高度自适应布局 下面说下要求： 1 头部固定高度，宽度100%自适应父容器； 2 底部固定高度，宽度100%自适应父容器； 3 中间是主体部分，自动填满，浏览器可视区域剩余部分，内容超出则中间部分出现流动条； 4 整个内容填满浏览器可视区域，并且不超出此区域！ 先看下效果图： 相信，做过两年前端的同学，拿到这个需求，都有一个感觉——这挺简单的！ 是的，本来就挺简单！ 方法一：position:absolute定位，不设高，并改变"包含块"的尺寸渲染 从我脑海崩出来的第一个念头就是定位布局—

ModelSerializer是Serializer的子类，序列化和反序列化跟Serializer一样。 ModelSerializer与常规的Serializer相同，但提供了： 基于模型类自动生成一系列字段 基于模型类自动为Serializer生成validators，比如unique_together 包含默认的create()和update()的实现 在使用 ModelSerializer序列化器时，我们只需要定义好序列化器类，并指定好对应的模型类和字段即可。 例如： # 定义ModelSerializers序列化器 class BookInfoModelSerializer(serializers.ModelSerializer): '''定义图书信息的ModelSerializers序列化器''' class Meta: # 指定序列化器对应的模型类 # model = 模型类名 model = BookInfo # 指定序列化和反序列化操作的字段 fields = '__all__' # __all__表示所有字段进行序列化 Shell测试代码： >>> from booktest.serializers import BookInfoModelSerializer >>> s = BookInfoModelSerializer() >>> s

Advice for applying machine learning Decide what to try next Debugging a learning algorithm 调试学习算法 Suppose you have implemented regularized linear regression to predict housing prices. \[ J(\theta) = \frac{1}{2m} \left[ \sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 + \lambda\sum_{j=1}^m\theta_j^2 \right] \] However, when you test your hypothesis on a new set of houses, you find that it makes unacceptably large errors in its predictions. What should you try next? 假如你已经完成了房价预测的正则化线性回归（也就是最小化代价函数 \(J\) 的值），然而在你测试新的样例时发现产生了巨大的误差。要想改进这个算法你该怎么办？ 可选的方法： Get more training examples 用更多的训练样本（收集样本耗费太大精力）