iPhone开发资源大全：从入门到精通

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需积分: 0 2 下载量 177 浏览量 更新于2024-07-30 收藏 15.82MB PDF 举报
"这些链接提供了一系列关于iPhone应用开发的书籍，包括从初学者到进阶者的各种资源。书籍涵盖了从基础的Objective-C编程语言、HTML、CSS和JavaScript的使用，到Core Animation、游戏开发以及针对iPad的应用开发。" 在iPhone应用开发的世界中，掌握必要的技能和知识是至关重要的。《Head-First iPhone Development》这本书以其独特的教学方式，适合初学者快速入门。书中的内容以直观易懂的方式呈现，通过一步步的指导帮助读者理解iOS平台的开发环境，如Xcode IDE和Interface Builder，以及如何使用Swift或Objective-C编写代码。 《Beginning iPad Development for iPhone Developers》则专为已经有一定iPhone开发经验的开发者设计，介绍了如何将现有的iPhone应用扩展到更大屏幕的iPad上，涵盖Auto Layout和Size Classes等技术。 《Building iPhone Apps with HTML, CSS, and JavaScript》聚焦于Web技术在iOS开发中的应用，教导读者如何利用PhoneGap或Cordova框架创建混合应用，使得开发者可以用熟悉的Web技术构建原生应用。 《Core Animation for MacOS X and the iPhone》深入探讨了Core Animation这一强大的图形渲染技术，它是iOS平台上创建动画和复杂用户界面的关键。 《Objective-C for iPhone Developers: A Beginner’s Guide》针对那些希望学习Objective-C这一苹果平台主要编程语言的读者，提供了从基础语法到面向对象编程的全面讲解。 其余书籍如《iPhone开发者烹饪书》、《iPhone Game Development》、《iPhone Application Development For Dummies》和《iPhone开发基础教程》、《iPhone开发实战》等，分别涵盖了从基础到实践的各种主题，包括调试、测试、性能优化以及游戏开发的特殊技巧。 这些资源为想要涉足或提升iPhone应用开发技能的开发者提供了丰富的学习材料，无论你是编程新手还是寻求专业提升的开发者，都能从中找到适合自己的学习路径。

Head-First 系列书籍，压缩包里面有十五本

2024-10-06 上传
HeadFirst_WebDesign.pdf Head_First_Ajax.pdf Head_First_Data_Analysis.pdf Head_First_Design_Patterns.pdf Head_First_HTML_with_CSS_and_XHTML.pdf Head_First_Iphone_Development.pdf Head_First_Java.pdf ...

Head-First iphone development

2010-05-19 上传
《Head-First iPhone开发》是一本专为有编程基础的学习者设计的教程，旨在通过简单、逐步的方法，帮助读者快速掌握构建iPhone应用程序的核心技术。本书并非试图覆盖所有的知识点，而是聚焦于让读者直接进入iPhone...

Reilly - Head First iPhone Development

2010-01-12 上传
Reilly - Head First iPhone Development(part 1)

为什么在某些模型大小下需要调整--norm_last_layer的设置？ 共享头部有何影响，特别是在教学模式下？ 如何通过命令行指定--shared_head和--norm_last_layer的值？

2024-10-15 上传
./your_script.py --shared_head <value> --shared_head_teacher <value> --norm_last_layer ``` 这里 `<value>` 应替换为你想要设置的布尔值（True 或 False）。具体的命令行语法可能会根据具体的工具或框架有所...

def _calc(self, h, t, r): # Calculate rotated complex embeddings re_head, im_head = torch.chunk(h, 2, dim=-1) # 头实体：分块 实数域与复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(t, 2, dim=-1) # 尾实体： re_relation, im_relation = torch.chunk(r, 2, dim=-1) # 关系： re_head = torch.unsqueeze(re_head, dim=-1) im_head = torch.unsqueeze(im_head, dim=-1) re_tail = torch.unsqueeze(re_tail, dim=-1) im_tail = torch.unsqueeze(im_tail, dim=-1) # Perform rotation re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation im_t = -re_tail * im_relation + im_tail * re_relation # Concatenate real and imaginary part of embeddings h = torch.cat([re_h, im_h], dim=-1) t = torch.cat([re_t, im_t], dim=-1) return h, t解释

2023-06-01 上传
其中，旋转公式是re_h = re_head * re_relation - im_head * im_relation和im_h = re_head * im_relation + im_head * re_relation，re_t = re_tail * re_relation + im_tail * im_relation和im_t = -re_tail * im_...

if(free_node->node_type > NODE_TYPE_MAX) free_node->node_type = NODE_TYPE_MAX; if (nowtime - free_node->cur_time_ > hash_status_.timeout_interval_sec_[free_node->node_type]) // 超时 { if (free_node->value_) { delete free_node->value_; free_node->value_ = NULL; } if (free_node == bucket->head_node_) // 头结点被释放 { if (free_node->next_node_ == NULL) { bucket->head_node_ = NULL; next_node = NULL; } else { bucket->head_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } } else // 非头结点被释放 { pre_node->next_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } ReleaseNode(free_node); ++timeout_cnt; --bucket->item_count_; }什么意思

2023-06-09 上传
4. 如果要删除的是头节点，则将头节点指针 `bucket->head_node_` 指向下一个节点（如果存在的话）；否则将前一个节点的 `next` 指针指向下一个节点； 5. 释放要删除的节点（调用 `ReleaseNode` 函数），并更新哈希...

我计划使用mmpose去训练牛的数据集，使用的py文件是configs/animal_2d_keypoint/topdown_heatmap/animalpose/td-hm_res50_8xb64-210e_animalpose-256x256.py。运行的代码是python tools/train.py configs/animal_2d_keypoint/topdown_heatmap/animalpose/td-hm_res50_8xb64-210e_animalpose-256x256.py，现在已修改mmpose\configs\animal_2d_keypoint\topdown_heatmap\animalpose\td-hm_res50_8xb64-210e_animalpose-256x256.py文件、mmpose\configs\_base_\datasets\animalpose.py文件、mmpose\configs\_base_\default_runtime.py。设置了四个关键点分别是head、nose、back和tail，你从头开始给我一份完整的修改方案，让我训练模型

2023-05-30 上传
_head_ = ['head', 'nose', 'back', 'tail'] # 修改num_joints为4 model = dict( type='TopDown', pretrained='torchvision://resnet50', backbone=dict(type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(3...

//未发现冲突,直接保存 Value* new_value = NULL; Node* new_node = ApplyForOneNode(); Node* old_head = bucket->head_node_; if (new_node == NULL) { return NULL; } if (!value) { new_value = value_mem->ApplyOneValue(1); } else { new_value = value; new_value->use_count_++; } if (new_value == NULL) { return NULL; } bucket->head_node_ = new_node; bucket->head_node_->next_node_ = old_head; bucket->head_node_->value_ = new_value; DupKey(new_node->key_, key_data); SetConflictCount(INSERT_TYPE, conflict_count); return bucket->head_node_;什么意思

2023-06-10 上传
2. 暂存bucket的原始头节点old_head； 3. 如果value为空，就申请一个新的value并将其赋值给new_value，否则将value赋值给new_value并增加其引用计数； 4. 将new_node作为新的头节点赋值给bucket，并将其next_node...

Bucket* bucket = hash_bucket_ + i; hash_shmtx_lock_sigtran(bucket->lock_); if (bucket->head_node_ == NULL) { hash_shmtx_unlock_sigtran(bucket->lock_); continue; } Node* pre_node = NULL; Node* next_node = NULL; Node* free_node = bucket->head_node_;什么意思

2023-06-09 上传
4. 如果需要删除头节点，则将 `bucket->head_node_` 指向 `next_node`，否则将 `pre_node` 的 `next` 指针指向 `next_node`； 5. 释放 `free_node` 指向的节点，解锁该哈希桶。 总的来说，这段代码的作用是从哈希...

def RotatE(self, head, relation, tail, mode): # RotatE模型实现 pi = 3.14159265358979323846 # head: (1024,1,2000) tail: (1024,1,2000) relation: (1024,256,1000) re_head, im_head = torch.chunk(head, 2, dim=2) # 分块 实数域和复数域 re_tail, im_tail = torch.chunk(tail, 2, dim=2) # Make phases of relations uniformly distributed in [-pi, pi] 关系嵌入的相位在[-pi, pi]之间均匀初始化 # 关系的复数通过欧拉方程实现 cos(θ) + isin(θ) 这样可以限定关系的模长为1 phase_relation = relation/(self.embedding_range.item()/pi) # 一个trick,目的应该是把实体和关系拉齐到同一级别（由于关系这里进行了cos/sin计算） re_relation = torch.cos(phase_relation) # cos(θ) im_relation = torch.sin(phase_relation) # sin(θ) if mode == 'head-batch': re_score = re_relation * re_tail + im_relation * im_tail im_score = re_relation * im_tail - im_relation * re_tail re_score = re_score - re_head im_score = im_score - im_head else: re_score = re_head * re_relation - im_head * im_relation im_score = re_head * im_relation + im_head * re_relation re_score = re_score - re_tail im_score = im_score - im_tail score = torch.stack([re_score, im_score], dim = 0) # score: tensor(2,1024,256,1000) score = score.norm(dim = 0) # 二范数 score: tensor(1024,256,1000) score = self.gamma.item() - score.sum(dim = 2) # score: tensor(1024,256) return score解释

2023-06-01 上传
这段代码实现了RotatE...在得到实体、关系的复数向量后，根据不同的模式（'head-batch'或'tail-batch'）计算得出分数，并将其转换为二范数，最终得到模型的输出。其中，gamma是一个可学习的参数，用于调整分数的大小。
sdy1022
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