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拒絕重寫掠拳，只想隨心鉤秃殉，一行一勾华嘹！---- 一款輕量級的iOS流程確認hook工具1 自己做了才能信 我們都知道梯捕，針對iOS響應屏幕點擊事件斯稳，在確認最佳響應視圖的過程中烘豌，最重要的兩個函數就是 hitTest:withEvent...
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編碼原理理解之「 base64」一恰画、什么是 base64 Base64 是網絡上最常見的用于傳輸 8Bit 字節(jié)碼的編碼方式之一官册，是一種基于 64 個可打印字符(見下圖??)來表...
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編碼原理理解之「UTF-8」
一生兆、什么是UTF-8 UTF-8（8位元，Universal Character Set/Unicode Transformation Form...
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將AI拉下神壇（六）：被網友譽為「神跡」的 GPT-3 到底是什么膝宁？最近的 GPT-3 火的有些出圈鸦难，不僅僅 AI界 的大神們在討論分享，各種吃瓜小編也是爭相報道： 那么员淫，你的看法呢合蔽？人工智能真的又迎來了超級飛躍...
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程序員才不買賬你的「好流弊」---- 聊聊技術的同理與共鳴1 巧遇共鳴 我們做了一個SDK（軟件開發(fā)包），提供給SS方的LL老師使用介返，對接的時候拴事，發(fā)現(xiàn)了一些莫名奇妙的集成問題。 簡單定位后映皆，一且都源于一...
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將AI拉下神壇（五）：拎不清反向傳播挤聘、梯度下降？原來底層數學原理高中就學過捅彻！前些篇章组去，我們通過實踐證明了神經網絡訓練的可行性（測試集的準確率是不斷提高的）。但是步淹，pytorch框架將太多的復雜的細節(jié)都隱藏起來了从隆，即便我們...
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想玩兒github開源诚撵，怎能對make、cmake一知半解键闺？如果要接觸源碼寿烟，就不可避免地要觸及 編譯（python這種不需要編譯的 解釋性語言 源碼除外！Ｐ猎铩Ｉ肝洹）為了完成編譯動作，我們有眾多的編譯工具挎塌，很多...
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將AI拉下神壇（四）：越挫越勇徘六，在對抗中創(chuàng)造！你可以輕松地認知GAN的存在榴都。1 分類問題 之前我們 認知了神經網絡待锈、初步體驗了模型訓練、模型推理嘴高，但我們的研究問題貌似主要局限在「分類問題」上竿音。即給定一個輸入，機器通過神經...
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將AI拉下神壇（三）：從OCR的應用過程到模型推理抽象我們知道拴驮，機器的運算多事基于數字的春瞬，即AI也是基于數字的。但是我們的現(xiàn)實的AI應用場景中：人臉識別莹汤、閱讀理解快鱼、聲音情緒識別、王者榮耀……有的基于...