前提条件：安装 Xcode（App Store 下载）安装 Homebrew（如果尚未安装）安装 libimobiledevice 和 ideviceinstaller
123安装依赖工具:brew install libimobiledevicebrew install ideviceinstaller
信任设备:
123用 USB 连接 iOS 设备。在 Xcode → Window → Devices and Simulators 中查看设备是否识别。如果提示“信任此电脑”，在 iOS 设备上点击“信任”。
安装 IPA:
1ideviceinstaller -i your_app.ipa
如果提示权限错误，可能需要先启用开发者模式或重新配对:
1idevicepair pair
项目环境:Unity版本 2022.3.62f2XCODE 16.4 (16F6)IOS Simulator 18.5
123456XCode在Build的时候报告错误:Undefined symbol: __swift_FORCE_LOAD_$_swiftCompatibility50Undefined symbol: __swift_FORCE_LOAD_$_swiftCompatibility51Undefined symbol: __swift_FORCE_LOAD_$_swiftCompatibility56Undefined symbol: __swift_FORCE_LOAD_$_swiftCompatibilityConcurrencyUndefined symbol: __swift_FORCE_LOAD_$_swiftCompatibilityDynamicReplacements
尝试:
12345678post_install do |installer| installer.pods_project.targets.each do ...
卷积层+池化层+激活函数+全连接层前言: 在图像分类以及目标检测等任务中，卷积神经网络已经得到了充分地运用。而对于常见的卷积神经网络，我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在，卷积层+激活函数+池化层+全连接层的结构仍然很实用，似乎已经成为搭建卷积神经网络的标配。下面我将从这四个方面分别介绍。注：通常，池化层和激活函数又归类于卷积层。这里为了讲解方便，我分开介绍。
1. 卷积层卷积是一种有效提取图片特征的方法 。 一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值，乘卷积核内相对应点的权重，然后求和， 再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。图片分灰度图和彩色图，卷积核可以是单个也可以是多个，因此卷积操作分以下三种情况：
1.1 单通道输入，单卷积核这里单通道指的是输入为灰度图，单卷积核值卷积核个数是1个。
上面是 5x5x1 的灰度图片，1 表示单通道，5x5 表示分辨率，共有 5 行5列个灰度值。若用一个 3x3x1 的卷积核对此 5x5x1 的灰度图片进行卷积，偏置项b=1，则求卷积的计算是： ...
激活函数的前世今生1. 激活函数的前世今生早在1958 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 就提出了第一个可以自动学习权重的神经元模型，称为感知机。它的模型如下：
从图中可以看出，他使用的是一个简单的一层网络，其中激活函数是阶跃函数（这也是最早使用的激活函数)。于是这个感知机模型的公式可表示为：
其中的激活函数可表示为：
也就是说，当wx+b<0时，令输出为0，代表类别0；当wx+b>=0时，令输出为1，代表类别1。然后通过感知机收敛算法一步步迭代，优化参数w和b，最终实现了最原始的二分类模型。
于是有些同学会问，为什么不是用梯度下降算法呢？？
对，熟悉人工智能历史的同学肯定知道，那时候反向传播算法都还没有提出，肯定不会有梯度下降的说法。那为什么聪明的 Frank没有想到梯度下降呢？
其实这里有一个不可抗力的原因。而这个原因和激活函数密切相关！在当时，最常用的激活函数不外乎：阶跃函数和符号函数，我们来直观地看一下它们的函数图：
左边是阶跃函数，右边是符号函数。这两个函数有一个共通的特点：在 z=0处是不连续的，其他位置导数为 0 ...
BatchNorm（BN）层一、背景 卷积神经网络的出现，网络参数量大大减低，使得几十层的深层网络成为可能。然而，在残差网络出现之前，网络的加深使得网络训练变得非常不稳定，甚至出现网络长时间不更新或者不收敛的情形，同时网络对超参数比较敏感，超参数的微量扰动也会导致网络的训练轨迹完全改变。
二、提出 2015 年，Google 研究人员Sergey Ioffe等提出了一种参数标准化(Normalize)的手段，并基于参数标准化设计了 Batch Nomalization(简称 BatchNorm或 BN)层 。BN层提出后：（1）使得网络的超参数的设定更加自由，比如更大的学习率，更随意的网络初始化等，同时网络的收敛速度更快，性能也更好。（2）广泛地应用在各种深度网络模型上，卷积层、BN 层，ReLU 层、池化层一度成为网络模型的标配单元，通过堆叠 Conv-BN-ReLU-Pooling 方式往往可以获得不错的模型性能。
三、原理网络层的输入x分布相近，并且分布在较小范围内时(如 0 附近)，更有利于函数的迭代优化。那么如何保证输入x的分布相近呢？数据标准化 ...
梯度下降法与局部最优解在深度学习过程中，避免不了使用梯度下降算法。但是对于“非凸问题”，训练得到的结果往往可能陷入局部极小值，而非全局最优解。那么这里就以Himmelblau 函数为例，探究待优化参数的初始值对梯度下降方向的影响，从而得到不同的局部极小值。首先介绍一下Himmelblau 函数：
下图 为 Himmelblau 函数的等高线，大致可以看出，它共有 4 个局部极小值点，并且局部极小值都是 0，所以这 4 个局部极小值也是全局最小值。我们可以通过解析的方法计算出局部极小值坐标，他们分别是(3,2), (−2 805,3 131), (−3 779,−3 283), (3 584,−1 848)。
在已经知道极小值解的情况下，我们现在来用梯度下降算法来优化 Himmelblau 函数的数值极小值解。
程序清单：
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfr ...
欠拟合、过拟合前言这里先介绍一个名词，模型容量：通俗的讲，模型的容量或表达能力，是指模型拟合复杂函数的能力。当模型的容量越大时，函数的假设空间就越大，就越有可能找到一个函数更逼近真实分布的函数模型。注：在卷积神经网络中，模型容量通常由网络层数、待优化参数的量来衡量。
欠拟合、过拟合（1）当模型的容量过大时，网络模型除了学习到训练集数据的模态之外，还把额外的观测误差也学习进来，导致学习的模型在训练集上面表现较好，但是在未见的样本上表现不佳，也就是泛化能力偏弱，我们把这种现象叫做过拟合(Overfitting)。（2）当模型的容量过小时，模型不能够很好的学习到训练集数据的模态，导致训练集上表现不佳，同时在未见的样本上表现也不佳，我们把这种现象叫做欠拟合(Underfitting)。
奥卡姆剃刀原理那么在深度学习过程中，如何去选择合适的模型的容量呢？
统计学习理论很难给出神经网络所需要的最小容量，但是我们却可以根据奥卡姆剃刀原理(Occam’s razor)来指导神经网络的设计（也就是模型容量的选择）。
奥卡姆剃刀原理是由 14 世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉(William of ...
概述Git 在使用过程中, git add 了一个意外添加的文件夹, 只是git add 了, 还没有commit的情况下, 如何删除当前的错误添加的文件夹。
一、查看
查看暂存区的文件：
1git status
查看暂存区的代码变更(diff)：
123git diff --cached或者git diff --staged
如果返回Git的版本信息，说明安装成功。
查看某个特定文件的暂存内容
1234git diff --cached -- <文件路径>举例:git diff --cached -- src/main.py1
查看暂存区的摘要信息（类似 status 但更简洁）
1git status --porcelain
二、恢复
在 Git 中，如果你只是执行了 git add 某个你不该添加的文件夹，但还没有 commit，你可以通过以下命令将它从暂存区（staging area）移除，而保留工作目录中的文件不变：
1git restore --staged <文件夹路径>
或者，如果你使用的是较旧版本的 Git（< 2.2 ...
1. 通过对象名称查找（适用于快速原型或调试）1GameObject obj = GameObject.Find("ObjectName");
注意：Find 只能查找激活状态（active） 的对象，且对性能有影响，不建议在 Update 中频繁调用。
2. 通过标签（Tag）查找1GameObject obj = GameObject.FindGameObjectWithTag("Player");
或查找多个对象：
1GameObject[] objs = GameObject.FindGameObjectsWithTag("Enemy");
使用前需在 Unity 编辑器中给对象设置对应的 Tag。
比 Find 稍快，但仍不适合高频调用。
3. 通过引用（推荐方式）在脚本中公开一个字段，在 Inspector 中拖拽赋值：
1public GameObject targetObject;
最高效、最安全的方式，适用于已知对象且结构稳定的情况。
4. 通过组件类型查找如果目标对象上挂载了特定组件（如 ...
电脑MAC的查看方法官方的查看方式:https://support.apple.com/zh-cn/102767通过系统报告:
点击屏幕左上角 苹果菜单 () > **关于本机 (About This Mac)**。
在弹出的窗口中，点击 **“系统报告” (System Report)**。
在左侧选择 “硬件” > “硬件概述”。
右侧的 “硬件 UUID” 就是你 Mac 电脑的唯一标识符
##手机和IPAD的查看方式 ##
方法一：使用 macOS（macOS Monterey 及更高版本，包括 macOS Sonoma）
用 USB 线将 iPad 连接到 Mac。
打开 访达（Finder）。
在左侧边栏中点击你的 iPad 设备名称。
在设备信息区域，找到 按住 Option（⌥）键并点击“序列号”，它会临时变成 UDID，此时可复制。
复制后松开 Option 键，显示会恢复为序列号。
方法二：使用 Windows 或老版 macOS（有 iTunes）
安装最新版 iTunes（Windows 用户可从 Apple 官网下载）。
用 USB 线连接 ...
