哪里有swift标准库中文手册

时间: 2023-03-25 10:02:29 浏览: 98
Apple 官网上有 Swift 标准库的中文手册,可以在这里查看:https://developer.apple.com/documentation/swift/swift_standard_library/ 也可以在 Github 上搜索 "Swift Standard Library 中文文档" 找到相关项目。
相关问题

swiftui 中文手册教程

SwiftUI中文手册教程可以通过访问网站www.swiftuigit.com来获取。在这个网站上,您可以找到与SwiftUI相关的各种教程和指南,包括基础控件、文本、图片、按钮等方面的内容。如果您对特定视图的样式有需求,您可以使用标准视图修饰符为链接设置样式,例如使用font(:)来修改标签的字体,或者使用foregroundColor(:)来修改链接的颜色。您还可以加入SwiftUI技术交流QQ群:518696470,与其他人一起学习SwiftUI。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Link (SwiftUI 中文文档手册 教程含源码)](https://blog.csdn.net/iCloudEnd/article/details/112272363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [swiftui:swiftui 指南(手册)](https://download.csdn.net/download/weixin_42097533/20433727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

swift语言内置库有哪些

Swift语言的内置库非常丰富,包括但不限于以下几个方面: 1. 标准库:包含了Swift语言中的基础类型、集合类型、流程控制语句等等。例如,Int、Double、String、Array、Dictionary等类型都是标准库中的一部分。 2. Foundation框架:提供了许多与操作系统和底层硬件交互的功能,例如文件和网络操作、日期和时间处理、加密和哈希算法等等。 3. UIKit框架:用于iOS应用程序的用户界面设计,包括按钮、标签、文本框等等。 4. SwiftUI框架:用于构建跨平台的用户界面,采用声明式语法,简化了用户界面的开发。 5. Combine框架:提供了响应式编程的能力,用于处理异步数据流和事件。 6. AVFoundation框架:提供了音频和视频处理的功能,例如录制和播放音视频、音视频编辑等等。 7. CoreAnimation框架:提供了基于图层的动画和图形渲染的能力,用于构建高性能的动态用户界面。 8. CoreML框架:用于机器学习模型的构建和部署,例如图像识别、语音识别等等。 除了以上列举的框架和库之外,Swift语言还有很多其他的内置库和第三方库可供开发者使用。

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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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