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在这篇文章里，我会分享并与你们一起体验iOS 11和macOS 10.13上的机器学习。
Core ML在WWDC上引起了人们的注意，原因很简单：大多数开发者都希望能够有这样的一个框架，可以把它集成到他们的应用程序里。
Core ML的API很简单，你所要做的就是：
加载一个训练过的模型
这看起来确实很简单，不过事实就是如此，你要做的大部分工作就是加载模型和生成预测。
之前，要加载一个训练过的模型非常麻烦。而现在，加载模型只需要两个步骤。
模型包含在.mlmodel文件里，这是一种新的，它描述了模型的层次、输入和输出、类标签，以及一些必需的预处理步骤。它还包含了所有学习过的参数（权重和偏差）。
所有你需要的东西都包含在这个文件里。
只要把mlmodel文件放到项目里，Xcode会自动为它生成一个Swift或Objective-C包装类。
例如，如果你在项目里添加了ResNet50.mlmodel文件，你可以使用
let model = ResNet50()
来初始化这个模型，然后使用如下的代码进行预测：
let pixelBuffer: CVPixelBuffer = /* 你的图像 */
if let prediction = try?model.prediction(image: pixelBuffer) {
print(prediction.classLabel)
这样就可以了。你不需要写代码加载模型，或者对它的输出结果进行转换，以便在Swift里使用&&Core ML和Xcode为你做掉了这些事情。
Core ML自己会决定该用CPU还是GPU来运行模型，这样可以更好地使用资源。Core ML还能将模型拆分开，部分运行在GPU（需要进行更多计算的任务）上，部分运行在CPU（消耗更多内存的任务）上。
Core ML能够使用CPU对于开发者来说是一件好事，因为这样它们就可以在iOS模拟器上运行（而Metal是不支持这样做的，所以也无法进行单元测试）。
Core ML支持哪些模型？
Core ML可以支持多种不同的模型，ResNet50只是其中一个图像分类器的例子。
支持向量机（SVM）
tree ensemble，如random forest和boosted tree
线性回归和逻辑回归
神经网络：前馈、卷积、循环
这些都可以用于回归和分类。另外，你的模型可以包含典型的机器学习预处理步骤，比如one-hot编码、特征缩放和缺失值插补，等等。
苹果已经提供了一些经过训练的模型供，如Inception v3、ResNet50和VGG16，不过你也可以使用Core ML将你自己的模型转换成可用的模型。
目前，你可以转换使用Keras、Caffe、scikit-learn、XGBoost和libSVM训练出来的模型。转换工具对版本是有要求的，比如Keras 1.2.2可以，但是2.0版本的不受支持。好在该工具是开源的，所以在未来无疑会支持更多的训练工具。
退一万步讲，你还可以开发自己的转化器。mlmodel文件格式是开放的，使用起来也简单（内部使用了protobuf格式，规范是由苹果发布的）。
Core ML可以让你的模型快速地在你的应用里运行起来。不过，这个简单的API也有一些局限性。
它只支持有监管的机器学习模型，不支持无监管的学习算法或增强型学习。
不能在设备上进行训练。你需要使用离线工具进行训练，然后把训练过的模型转换成Core ML格式。
如果Core ML不支持某种层次类型，那么你就不能使用它。目前为止，使用自己的计算内核是无法对Core ML进行扩展的。TensorFlow可以用于构建一般性的计算图，而mlmodel文件并不像它那么灵活。
Core ML转换工具只支持一部分指定版本的训练工具。如果你在TensorFlow里训练模型，就无法使用这个工具，必须自己编写转换脚本。所以，如果你使用TensorFlow模型处理一些mlmodel不支持的任务，那么就不能把它用在Core ML里。
你无法查看神经网络中间层生成的结果，只能获得最后层生成的预测。
下载模型更新可能会有问题，不过我也不能百分之百肯定。如果你要经常重新训练模型，而且不希望老是在更新模型之后重新发布应用，那么Core ML可能不适合你。
Core ML把选择在CPU上运行还是在GPU上运行的细节隐藏了起来，你要相信它能够为你的应用作出正确的选择。如果你需要让Core ML运行在GPU上，是无法强制它这么做的。
如果你可以接收这些限制，那么Core ML对于你来说会是一个正确的选择。
如果你需要有更多的控制权，那么你需要使用Metal Performance Shader或Accelerate框架自己去实现了。
当然，真正起决定性作用的不是Core ML，而是你的模型。如果你没有合适的模型，Core ML什么也做不了。而设计和训练是机器学习最难的部分&&
一个简单的示例应用
我使用Core ML来演示一个简单的应用。示例代码可以在上找到。
这个示例使用来识别一张小猫的照片。
这个模型最初是用训练的。我花了一些时间才学会如何把它转换成mlmodel文件，不过在获得转换文件后，剩下的事情就很简单了（GitHub仓库里包含了）。
这个应用很简单&&输出一张静态图片的前5个预测&&不过它告诉我们使用Core ML是一件多么简单的事情。你所需要的不过几行代码而已。
不过，我想知道这个过程都发生了什么。我发现，mlmodel文件被编译到一个叫作mlmodelc的目录，并被打包到应用里。这个目录包含了一些不同的文件，有些是二进制文件，有些是JSON文件。你因此可以知道Core ML在应用打包之前是如何组织模型文件的。
MobileNet模型使用了Batch Normalization层，我发现它们也出现在被转化过的mlmodel文件里。不过，在编译过的mlmodelc文件里，这些层被移除了。也就是说Core ML对模型进行了优化。
模型似乎可以进一步优化，因为mlmodelc仍然包含了非严格必需的伸缩层。
当然，目前的iOS版本是beta 1，Core ML在后续还会进一步改进的。也就是说，在将你的模型用在Core ML上之前，对它们进行优化是值得的&&比如打包Batch Normalization层&&不过你要做好权衡。
你还需要检查其他一些事情：你的模型是否可以运行相同的CPU和GPU上。Core ML会决定让你的模型运行在CPU上（使用Accelerate）或GPU上（使用Metal）。这两种实现的工作原理是不一样的，所以你要分别对它们进行测试！
MobileNet使用了一种叫作&depthwise&的卷积层。初始模型是用Caffe训练的，Caffe通过让普通卷积的groups属性与输出频道数量相等来达到支持depthwise卷积的目的。MobileNet.mlmodel做了同样的事情。这在iOS模拟器上可以正常运行，但在真实设备上会崩溃。
因为模拟器使用了Accelerate框架，而设备使用的是Metal Performance Shaders。Metal编码数据的方式导致了MPSCNNConvolution内核方面的一些限制，你因此无法让groups属性与输出频道数量相等。
我向苹果提交了一个bug，只是想告诉他们：模型可以在模拟器上运行并不代表它也能在设备上运行。所以要确保做好测试工作！
接下来要讨论新的Vision框架。
你或许从它的名字就可以看出，Vision用于处理计算机视觉任务。你之前可能用过OpenCV，不过现在iOS有了自己的API。
Vision可以用于：
识别图片里的人脸。每张人脸都使用一个矩形框出来。
识别脸部特征，比如眼睛或嘴巴的位置、脑袋的形状，等等。
识别图片中的矩形，比如路标。
追踪视频里物体的移动。
确定地平线角度。
对齐两张图片的内容。这个在拼接图片的时候非常有用。
检测图片中包含文本的区域。
识别条形码。
使用Core Image和AVFoundation也能完成这些任务，不过现在这些任务可以在同一个API框架内完成。
如果你的应用需要完成这些任务，你不需要再自己去实现了，也不需要再使用第三方的库，只需要Vision就够了。当然，你也可以结合使用Core Image框架，这样可以处理更多的任务。
你还可以使用Vision来驱动Core ML，也就是说使用计算机视觉技术作为神经网络的预处理步骤。例如，你可以使用Vision检测一个人脸部的位置和大小，然后针对这个位置剪辑视频，并针对这个位置运行神经网络。
事实上，在使用Core ML处理图片或视频时，先用Vision进行预处理是很有必要的。如果只用Core ML，你需要确保输入的图片符合模型格式，而结合使用Vision，可以改变图片的大小等等。它可以为你节省很多时间。
在Core ML中使用Vision看起来是这样的：
//Core ML 模型
let modelCoreML = ResNet50()
//将Core ML与Vision关联起来
VNCoreMLModel(for: modelCoreML.model)
let classificationRequest = VNCoreMLRequest(model: visionModel) {
request, error in
if let observations = request.results as?[VNClassificationObservation] {
//处理预测
let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: yourImage)
try? handler.perform([classificationRequest])
要注意，VNImageRequestHandler接收一个请求对像数组作为参数，你可以将多个Vision任务链接在一起：
try? handler.perform([faceDetectionRequest, classificationRequest])
Vision让计算机视觉任务变得更加容易，更有趣的是，你可以将这些任务的输出放进Core ML的模型里。
Metal Performance Shaders
我想讨论的最后一个话题是Metal，苹果的GPU API。
我今年的很多工作涉及到使用构建神经网络，并进行性能优化。iOS 10只为卷积网络提供了一些基本的支持，所以经常要自己实现一些功能来填充这些空白。
iOS 11在这方面做出了很多改进，更让人惊喜的是，它提供了用于创建图形的API。
MPS的主要变更包括：
循环神经网络。我们现在可以创建RNN、LSTM、GRU和MGU层。它们可以应用在MPSImage对象序列和MPSMatrix对象序列上。其他MPS层只处理图像，所以当你要处理文本或其他非图像数据时就不是很方便。
更多的数据类型。之前的权重为32位的浮点数，而现在可以支持16位的浮点数和8位整数，甚至是二进制。卷积和完全连接的层可以使用二进制权重和二进制输入数据。
更多的层。我们之前要设法应付固定卷积以及max池化和average池化，不过在iOS 11里，MPS支持膨胀卷积、次像素卷积、转置卷积、超采样和重取样、L2-norm池化、膨胀max池化，以及一些新的激活函数。MPS并不具备所有的Keras和Caffe层类型，不过它们之间的差距正在逐步缩小。
更方便。MPSImage的用法有点奇怪，因为Metal按照切片来组织数据。不过现在，MPSImage提供了用于读取和写入数据的方法，这样就不会经常打断你的思路了。
MPSCNNConvolutionDescriptor也提供了一个便利的方法，你可以在层上设置 batch normalization参数。
性能改进。内核的速度更快了。
图形API。这是我最关心的重大好消息。手动创建层和图形非常繁琐，而现在你可以描述一个图，就像在Keras里那样。MPS会自动确定图像的大小、如何进行填充、如何设置偏移量，等等。通过后台的层熔化，可以对图进行优化。
MPS内核现在似乎都可以通过NSSecureCoding进行序列化，也就是说，你可以把图保存到文件里，以后还能从文件中恢复。图的推理只要调用一个方法就可以了。尽管还不如Core ML那么简单，但已经比之前少做很多工作了。
结论：Metal Performance Shaders在iOS 11中变得更加强大，不过大部分开发者还是要关注Core ML（底层使用了MPS）。
是不是都是好消息？
苹果为开发者带来了这些新工具算得上是利好消息，不过苹果的API总是带有一些问题：
它们不是开源的
它们有限制
只有新版的操作系统支持
这意味着苹果的API总是落在其他工具后面。如果Keras增加了新的层类型，那么在苹果更新他们的框架和操作系统之前，你是无法在Core ML里使用它们的。
如果有些API无法按照你的预期工作，你也无法修改它们&&你只能想一些临时解决方案，或者等待下一个操作系统版本的发布。
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　　老九门手游要充多少最划算?一些玩家玩老九门想花点钱玩玩，又担心自己后面会弃坑不玩，但玩游戏不充钱，前期和别人就会落后很多，那么到底充值多少才是最好的那个店，这里我分为三种充值来为玩家详解，0元党这里不做分析。虽然0元也有坚持下来一样霸区逆袭，但所花的时间和精力确是巨大的。
　　一：6元党
　　也就是我们经常说的首冲党。首冲礼包送价值888元的礼包.不然有经验卷，最主要是那个橙色武器，前期有一把橙色武器能保障你刷图毫无压力，一刀一个小僵尸，不用再费劲的连的半天怪还是没死。我建议想试玩的玩家氪个6元首冲可以在前期完的很开心
　　二：V3月卡党(推荐)
　　想要V3就必须冲61.刚还一张永久月卡68元可以解决，每天活得80银元，直到游戏关服，长久玩家的首选。如果你真的喜欢老九门这个游戏就入手。选择V3还有一个方面是因为可以购买5次竞技场挑战排名上线，这在新区抢夺竞技场排名十分有利，竞技场排名能够给你带来很多奖励。
　　三：V10土豪党
　　这个游戏最拉风的太子摩托坐骑就在礼包里面，而且各种特权福利奖励都是最划算的，往上的vip给的东西差不多，如果你是土豪玩家可以选择磕一个V10这样你前期在区里面前三绝对有的。
　　总结：冲多少是看你自己的经济能力，选择不同的充值方式也有很多不同，有一些代充什么比原版充值更加便宜。
　　以上就是多少最划算的攻略，讲那么多选择有返利的平台下载是最好的，在挖掘金手游交易平台充值有高达百分之50的返利，比起官方更加良心。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。iOS越狱服v3.0.5版本更新公告
作者：五月之恋
我们将于日0：00--4：00对iOS越狱服全区全服进行v3.0.5版本更新，此次更新为停服更新，预计维护时间为4个小时。请大家注意调整游戏时间，并相互转告。具体开服时间可能会根据实际情况延后或提前，敬请谅解。
更新时间：日0：00--4：00
更新范围：iOS越狱服全区全服
更新版本：v3.0.5
更新结束后，战队等级高于10级(包括10级)的玩家都将收到200钻石、100,000金币、5个虚空尘埃、2个经验药膏的更新补偿。
小冰冰温馨提示：更新结束后，队长哥哥们不需要更换游戏包，直接进入游戏内更新即可体验新版本啦~
转眼间春节就要到了，又快到领压岁钱的时节啦!红包，红包，小冰冰给队长大大们发红包咯(*^__^*)新版本将加入红包活动功能。在活动期间充值能获得塞满闪闪钻石的大红包，队长大大可以在公会聊天频道发红包，给小伙伴们一起抢，热热闹闹庆新年~活动的具体开放时间请大家留意官方公告~
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1、新增加2个觉醒英雄：术士，死亡先知。
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2、英雄平衡性调整
死灵法师：修复了可以释放大招的时候会优先释放觉醒技能的bug。
末日使者：修复了死亡技能伤害翻倍的实际触发条件为我方人数&小于&敌方人数的bug。
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刚背：增强了刺针扫射技能。
小小：增强了山崩和投掷技能。
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2、增加了本周巅峰币累积榜，和上周巅峰币累积榜，可以作为能否成为下周王座之塔最后10层守关者更直观的标准。
3、燃烧的远征获取奖励随机机制修改，从一次随机获取多件相同装备，改为每件以相同机率随机，获取多件不同装备。
4、增加预设阵容保存功能，玩家可以预先配置一些常用阵容，并在战斗前快速选择。
5、当试图扫荡当前觉醒任务指定的活动关卡时，会弹出提醒。
6、限制了公会中，会长和长老每天踢人的次数。
7、未加入公会的玩家在公会界面会得到更智能的公会推荐。
8、优化了一键洗练功能，可以快速地重复洗练了。
9、优化了游戏内布局。
10、增加了一键合成功能。
11、增加不同商店间可以快速切换功能。
12、开放了扫荡的关卡首次三星通过时会提示可以扫荡。已被0人收藏
&[iOS]秒杀V3了吧，刚拍的充气娃娃
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哈哈 -==发送自:宽带山官方iPhone APP==-
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没图你说个JB
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用一次轮回的时间，，看一场烟花表演。。
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