swift文档 中文版下载

时间: 2024-01-02 13:00:38 浏览: 33
要下载Swift文档的中文版,您可以按照以下步骤进行操作: 首先,打开Swift官方网站(https://swift.org/),在页面上方的菜单栏中选择"文档(Documentation)"。 在文档页面上,您会看到多个不同的文档选项。在这些选项中,找到"Swift简介"一栏下的"Swift编程语言指南"。 点击"Swift编程语言指南",您会进入到Swift编程语言指南的页面。在这个页面上,您会看到英文版的Swift文档。 要下载中文版的Swift文档,您可以找到页面上方的"Language"一栏,点击下拉菜单。 在下拉菜单中,您将看到多个语言选项。在这些选项中,找到并选择中文(简体)。 一旦您选择了中文(简体)选项,页面上的文档内容将自动切换为中文版的Swift文档。 现在,您可以在中文版的Swift文档页面上阅读和学习Swift编程语言的相关知识了。 如果您想将这个中文版的Swift文档保存到您的设备上,您可以在浏览器中选择"文件(File)" -> "保存页面保存(Pave As)",并选择您想要保存的位置和文件格式。 这样,您就可以成功下载并阅读中文版的Swift文档了。希望这个回答对您有帮助!
相关问题

swiftui官方文档

SwiftUI是苹果公司推出的一种用户界面工具包,用于创建iOS、macOS、watchOS和tvOS上的应用程序。SwiftUI的官方文档提供了丰富的内容,可以帮助开发者轻松学习和使用这一工具包。 官方文档包括了SwiftUI的基础知识,如视图、布局、控件和模态等内容,还有深入的教程和示例,以及一些高级特性和技巧的介绍。这些内容可以帮助开发者快速上手,了解如何在SwiftUI中构建用户界面,并且提供了丰富的案例和示例代码。 此外,官方文档还包括了SwiftUI的最新更新和版本发布的内容,可以让开发者及时了解到最新的特性和改动,保持应用程序与最新的技术保持一致。 总而言之,SwiftUI官方文档是一个非常有价值的资源,无论是对于初学者还是有经验的开发者来说,都能够从中获取到丰富的知识和经验,帮助他们更好地使用和掌握SwiftUI这一工具包,进而构建出更加优秀和先进的应用程序。

swift报文规范2021中文版

### 回答1: Swift报文规范是国际金融电信协会(SWIFT)制定的一套标准化报文格式,用于在全球范围内进行金融交易和通信。近年来,随着金融科技的快速发展,SWIFT不断更新和完善报文规范,以适应不断变化的金融行业需求。 Swift报文规范2021中文版是SWIFT最新发布的报文规范,为了提高报文的可读性和易用性,SWIFT将原先的英文版报文规范翻译成了中文。这样一来,中国的金融从业人员和机构能够更方便地使用和理解这些规范,促进国际金融交易的顺利进行。 Swift报文规范2021中文版涵盖了各种金融交易的报文格式和要求,包括但不限于汇款、支付、证券交易、外汇交易等。这些报文规范详细描述了各种报文字段的含义和取值范围,并提供了示例和说明,以帮助使用者正确地构建和解析报文。 报文规范的发布对于金融机构和从业人员来说十分重要,因为它规定了报文的结构和内容,确保了不同机构之间的报文能够正确地解析和处理。同时,报文规范的统一也提高了金融交易的效率和准确性,减少了因为报文不规范而导致的错误和延误。 总之,Swift报文规范2021中文版是中国金融行业值得关注的重要规范,它为各种金融交易提供了统一的报文格式和要求,促进了国际金融交易的畅通和顺利进行。 ### 回答2: Swift报文规范2021中文版是由国际银行同业电信协会(SWIFT)于2021年发布的一份规范文件,旨在规范各国银行间交流的报文格式和内容。 该规范主要针对国际结算系统(International Payments System,简称IPS)中的报文进行了详细规定。IPS是一个全球性的金融系统,用于跨境支付和结算。为了确保各国银行之间能够顺利、快捷地进行支付和结算操作,SWIFT发布了这份规范。 规范中详细说明了报文的各个字段的含义和格式要求,包括报文头部信息、交易信息、附加信息等。同时,还规定了报文的传输方式和安全机制,旨在保障报文的机密性和完整性。 该规范的发布对于国际金融交易的快速和安全进行了标准化,提高了全球金融系统的互操作性。它使得各个国家的银行能够更加高效地进行跨境支付和结算,减少了对人工处理的依赖,降低了操作错误的风险。 此外,该规范还根据国际金融业务的发展和创新,对报文格式和内容进行了更新和调整。这些更新主要是为了适应新的业务需求和技术要求,提高系统的灵活性和可扩展性。 总之,Swift报文规范2021中文版是一份重要的规范文件,对于国际金融交易起到了关键的作用。它为各国银行间的支付和结算提供了统一的标准,促进了全球金融业务的发展和合作。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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