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iOS 13 支持适配的机型 目前最新 iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max iPhone X、iPhone XR、iPhone XS、iPhone XS Max iPhone 8、iPhone 8 Plus iPhone 7、iPhone 7 Plus iPhone 6s、iPhone 6s Plus iPhone SE iPod touch (第七代) 适配要求 Starting April, 2020, all iPhone and iPad apps submitted to the App Store will need to be built with the iOS 13 SDK or later. They must also support the all-screen design of iPhone XS Max or the 12.9-inch iPad Pro (3rd generation), or later. 根据官网的说法，2020年4月之后所有提交到 App Store 的 iPhone 和 iPad 应用必须使用 iOS 13 以上的 SDK 进行编译，并支持 iPhone Xs Max 或 12.9 寸 iPad Pro (3代) 及以后版本的全屏幕设计。 一、UI层面 注：必须适配的点以“（必须

1.管理用户组说明 RHEL系统中普通用户和组的ID默认从500开始，0~499作为系统保留。 2.命令行管理用户 · 1)使用useradd创建用户 用法：useradd [options] user_name -u UID:为新用户指定一个uid（不使用系统默认按顺序分配），使用-r强制简历系统用户，-o允许新用户不唯一的uid -g Group:为新用户指定一个组（指定组必须存在） -G Goups：为新用户指定一个附加组 -M 不创建用户的家目录 -m 为新用户创建家目录，使用-k选项将skeleton——dir内的档案复制到家目录下 -c 为新用户进行说明注释(/etc/passwd的说明栏) -d 为新用户指定家目录，默认值为default_home内的login -s 为新用户指定登录后使用的shell -e 为新用户指定帐号的终止日期，日期格式为MM/DD/YY -f 用户帐号过期几日后永久失效，当值为0时帐号则立刻失效，为-1时关闭此功能，默认关闭 例子： useradd -u 510 -c "zabbix user" -s /bin/nologin user1 · 2)使用passwd设置用户密码 用法：passwd [options] user_name 常用选项： -l 锁定指定密码 -u 解锁指定的被锁定的帐号 -n 指定密码最短时间 -x

在TensorFlow的优化器中， 都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡： 学习率太大，训练的速度会有提升，但是结果的精度不够，而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。 学习率太小，精度会有所提升，但是训练的速度慢，耗费较多的时间。 因而我们可以使用退化学习率，又称为衰减学习率。它的作用是在训练的过程中，对学习率的值进行衰减，训练到达一定程度后，使用小的学习率来提高精度。 在TensorFlow中的方法如下：tf.train.exponential_decay()，该方法的参数如下： learning_rate, 初始的学习率的值 global_step, 迭代步数变量 decay_steps, 带迭代多少次进行衰减 decay_rate, 迭代decay_steps次衰减的值 staircase=False, 默认为False，为True则不衰减 例如 tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate, global_step=global_step, decay_steps=1000, decay_rate=0.9)表示没经过1000次的迭代，学习率变为原来的0.9。 增大批次处理样本的数量也可以起到退化学习率的作用。 下面我们写了一个例子，每迭代10次，则较小为原来的0.5，代码如下： import

卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入全连接层进行分类，得到分类结果。 卷积： 经过卷积以后，变为高度更高，长和宽更小的图像，进行多次卷积，就会获得深层特征。 1）256*256的输入（RGB为图像深度） 2）不断的利用卷积提取特征，压缩长和宽，增大深度，也就是深层信息越多。 3）分类 池化： 提高鲁棒性。 搭建简单的卷积神经网络进行mnist手写数字识别 网络模型： 两个卷积层，两个全连接层 输入[sample*28*28*1]（灰度图） [ 28 * 28 *1 ] --> (32个卷积核，每个大小5*5*1,sample方式卷积) --> [ 28 * 28 * 32] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [14 *14 *32] [ 14 * 14 *32] --> (64个卷积核，每个大小 5 * 5 * 32,sample方式卷积) --> [14 * 14 *64] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [7 *

14.1 基本介绍 　　　　　　－Scala饰运行在Java虚拟机(Java Virtual Machine)之上，因此具有如下特点 　　　　　　　　1) 轻松实现和丰富的Java类库互联互通 　　　　　　　　2) 它既支持面向对象的编程方式，又支持函数式编程 　　　　　　　　3) 它写出的程序像动态语言一样简洁，但事实上它确是严格意义上的静态语言 14.2 Scala提倡函数式编程(递归思想) 　　　　　　－先说下编程范式： 　　　　　　　　1) 在所有的编程范式中，面向对象编程(Object-Oriented Programming)无意是最大赢家 　　　　　　　　2) 但其实面向对象编程并不是一种严格意义上的编程范式，严格意义上的编程范式分为：命令式编程(Imperative Programming)、函数式编程(Functional Programming)和逻辑式编程(Logic Programming)。面向对象编程只是上述几种范式的一个交叉产物，更多的还是继承了命令式编程的基因 　　　　　　　　3) 在传统的语言设计中，只有命令式编程得到了强调，那就是程序员要告诉计算机应该怎么做。而递归则是通过灵巧的函数定义，告诉计算机做什么。因此在使用命令式编程思维的程序中，是现在多数程序采用的编程方式，递归出镜的几率很少，而在函数式编程中，可以随处见到递归的方式 14.3

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 整理 | 李冬梅，陈思 来源丨AI前线（ID：ai-front） https://mp.weixin.qq.com/s/76Ckytivh4STSUZIJEUorg 北京时间 12 月 8 日，彭博社报道称，苹果公司计划在 2021 年初推出一系列新的 Mac 处理器，旨在超越英特尔成为更快的处理器。 对标英特尔，苹果打造更快更强处理器 据悉，苹果公司的芯片工程师正在研究 M1 定制芯片的几款后续产品，M1 定制芯片是 Apple 于 11 月 刚推出的首款 Mac 主处理器。如果一切能按照预期进行，这几款产品的性能将显著超越英特尔芯片在机器上的运行表现。该知情人士不愿意透露姓名，因为该计划尚未公开。消息传出后，英特尔股价（纽约）在周一下跌了 2.9％。苹果股价当日上午 9:46 上涨了 1.3％。 苹果 MacBook Pro 笔记本电脑、更新的 Mac mini 台式机和 MacBook Air 系列中都使用了苹果 M1 芯片。该公司的下一批芯片计划最早于明年春季和秋季发布，预计将用于 MacBook Pro 的升级版、入门级和高端 iMac 台式机以及将要推出的新 Mac Pro workstation（工作站）中。 苹果

各位大佬好，最近我又抑郁了。比上不足，我比上不足，Life is harder. For Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For Visual in deep learning QQ Group 629530787 I'm here waiting for you 不接受这个网页的私聊/私信！！！ 说了多少次不接受网页的私信与私聊还是有人这样私信，我看了也不回的，您继续就好了。评论一下会死？加群详聊会见光死？老子又不是和你相亲。 有些公号的文章骂我，翻译paper谁不会，老子其实不是秀，我翻译下至少当时“假装理解”了，是不是真的懂不知道，但过后还可以自己再看下啊，不然又要重头看，那样太累了。另外至少我翻译时不会想很多杂乱的破事，至少我可以静下来，别乱指责别人，总有你不了解的事。 写在前面—— 当你迷茫、困惑时，不妨想想来时的路，那么推荐到底是为了解决什么问题呢？在信息流APP中，有视频，文章，gif，小视频等内容，推荐的任务就是将这些分发给每个用户，如果item很少（比如1000以下），这时候其实用不上推荐，过不了两天用户都走了，用户为啥走，这时的主要原因是内容少或者内容很差（没有吸引力，这时候不能怪推荐算法），那么留住用户或者装逼的说法，留存率啥的，第一条关键因素不就是好的内容相当够吗？当item数量上来后

1.页面代码： 页面引入： bootstrap-select.min.css和 bootstrap-select.min.js、 defaults-zh_CN.min.js文件，并初始化下拉选项框。 带有下拉搜索样式的下拉框属性：data-live-search="true" 下拉选项框可多选属性：multiple <div class="col-xs-6 col-sm-6 col-md-4 col-lg-4 clearfix "> <label class="col-xs-4 col-sm-4 control-label required">车班名称：</label> <div class="col-xs-8 col-sm-8"> <div class="input-group"> <select name="shuttleBusId" class="form-control select-picker" data-live-search="true" multiple> <option value="">-- 请选择 --</option> <option th:each="iterator : ${vehicleShiftList}" th:value="${iterator.idTrafficVehicleShift}" th:text="${iterator

转自布萌 在区块链和数字货币领域，支付的匿名性是一个重要的研究分支，某些场合对于匿名性的要求存在刚需，这也造就了一批新型的电子货币，本文主要探讨环签名技术相关知识 一般我们对于支付匿名性的需要满足以下两个要求： 1．交易不可追踪：对于任何交易，无法追踪其付款方是谁 2．交易不可关联：对于向外发送的两笔交易，其他人无法证明其是否发给同一个收款人 在比特币的设计中，账本信息是完全公开的。由于交易间输入输出的关联关系，以及输出地址的确定性，可以通过图形分析等方法获得账户间的关系，从而获取用户的隐私信息。 例如，某个用户在线下进行消费，并通过比特币进行支付，那么商家事实上建立了对用户的线上（比特币地址）线下（用户身份）关联。为避免个人隐私信息的泄露，用户必须十分谨慎地对其比特币帐户地址进行管理和隔离。从这个角度来而言，比特币无法满足交易不可追踪和不可关联的条件。 而基于群签名（group signatures）基础上环签名（ring signatures）技术，提供了可行的匿名性解决办法。 环签名简介 2001年,Rivest,shamir和Tauman三位密码学家首次提出了环签名。环签名是一种简化的群签名,环签名中只有环成员没有管理者,不需要环成员间的合作。 环签名同群签名一样也是一种签名者模糊的签名方案。在环签名中不需要创建环,改变或者删除环,也不需要分配指定的密钥

参考 https://blog.csdn.net/wangw2008/article/details/83195283 https://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/12655781 <schema> <schema> 元素是每一个 XML Schema 的根元素. 1 <? xml version="1.0" ?> 2 < xs:schema > 3 ... 4 </ xs:schema > <schema> 元素可包含属性。一个 schema 声明往往看上去类似这样： 1 <? xml version="1.0" ?> 2 < xs:schema xmlns:xs ="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" 3 targetNamespace ="http://www.w3school.com.cn" 4 xmlns ="http://www.w3school.com.cn" 5 elementFormDefault ="qualified" > 6 ... 7 ... 8 </ xs:schema > TargetNamespace 和 DefaultNameSpace TargetNameSpace只在定义XML SCHAME的时候才有用，它的主要作用是标明Schame定义的元素的命名空间.