SwiftUI：将图像从浏览器拖动到 macOS 应用程序(教程含源码)
我花了相当多的时间研究如何以编程方式将图像从网络浏览器拖动到 macOS 应用程序中。不幸的是，关于这个主题的可用资源非常少。然而，经过一番深入的研究、编码和调试，我终于成功了！
小程序cloudbase之管理员发布二维码，登录用户实时获二维码（携带每个用户的openid、用户信息），管理员通过扫描来重新入库筛选已领取的用户（用户的二维码每一段时间刷新一次）
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将coredata核心数据集成到您的 macOS 应用程序中：综合指南
核心数据基于描述应用程序数据结构的数据模型。定义您的数据模型：在 Xcode 中，打开为您的项目生成的.xcdatamodeld文件。添加实体来表示您的数据对象。例如，如果您正在构建任务管理应用程序，您可能有一个“任务”实体。为每个实体定义属性来表示要存储的数据。对于任务实体，您可能具有“标题”、“截止日期”和“已完成”等属性。
mysql教程：允许远程root用户连接
MySQL默认情况下不允许远程root连接，这是出于安全考虑的。远程root登录意味着具有对MySQL服务器的完全控制权，因此允许此类连接可能会增加系统受到攻击的风险。请注意，允许远程root连接存在安全风险。建议仅在确实需要时启用，并确保采取其他安全措施，如限制远程访问IP、使用强密码和定期更新MySQL服务器等。在上述命令中，'your_password’应替换为您希望设置的实际密码。该命令允许root用户从任何主机以任何IP地址连接到MySQL服务器。
mysql教程：创建用户并给该用户赋予所有权限
在上述命令中，‘username’是您要创建的用户名，‘localhost’表示该用户只能从本地主机连接。如果您希望允许远程连接，请将’localhost’替换为’%’，表示该用户可以从任何主机连接到MySQL服务器。现在，您已成功创建了一个用户并为该用户赋予了所有权限。请记住，授予用户所有权限可能存在一定的安全风险。建议根据实际需求仅授予所需的最低权限，并采取其他安全措施来保护数据库。上述命令将授予该用户对所有数据库和所有表的所有权限。如果您只想授予用户对特定数据库的权限，将。是您要授予权限的数据库名。
机器学习笔记 - k-NN算法的数学表达
所有的机器学习算法都是有假设前提的。k-NN算法的假设前提是相似的输入有相似的输出。其分类规则是对于测试输入x，在其k个最相似的训练输入中分配最常见的标签。k-NN 的正式定义：对于一个待测试数据。将的个最近邻的集合表示为。的正式定义为并且。（即再中但不在中的每个点到的距离至少与中最远的点一样远）。然后我们可以将分类器定义为返回中最常见标签的函数：其中众数mode(⋅)表示选择出现次数最多的标签，如果出现平局可能你需要主动选择其中一个。要理解并思考k如何影响分类器？
TikTok扮演丘比特为员工提供婚介服务
接受《福布斯》采访的 TikTok 员工表示，该公司试图促进牵线搭桥，感觉像是“侵犯个人界限”，可能是文化差异的原因，这些外国人自己在社交平台上各种晒，公司内部给搭建平台反而觉得不是太舒服。在该平台上，员工可以向同事宣传他们的家人、朋友或熟人，并通过帖子提要显示典型约会应用程序会显示的信息，例如身高和体重。该服务还允许员工对帖子发表评论并对出现在动态中的人进行评估。拥有 TikTok 的中国公司字节跳动的发言人表示，Meet Cute 功能是为中国大陆使用而设计的，这表明该功能不适合海外员工使用。
ARA*（Anytime A* with Provable Bounds on Sub-Optimality）代码详解
在此之前我们看完了A* 与双向A* 算法，随后我们继续看A* 的另外一种改进版本：ARA*。首先，在此之前我们先了解两个概念：WA* 与AA*。
机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达
下图显示了从嵌入3d中的2维（即空间中的表面）采样的数据集示例。然而，它们到超平面的距离 (z=0.5) 保持不变，因此相对而言，与它们各自的最近邻居相比，数据点到超平面的距离缩小了。其实说起来有些啰嗦，宗旨是高维数据总是会有降维的方法的，从高维数据中提取出来有代表性的低维数据，典型的算法比如PCA。从上一节看到，两个随机抽取的数据点之间的距离随着它们的维度而急剧增加。我们看下面的图，有两个蓝色的点和一个红色超平面，左侧是2D图像，右侧是3D图像。另一方面，随着第三维的添加，到红色超平面的距离保持不变。
maven教程：maven-resources-plugin插件使用示例（整理资源文件目录）
命令后，将生成一个独立的资源文件包，其中包含src/main/resources目录中的所有文件。插件来将src/main/resources目录中的资源文件单独剥离出来，生成一个独立的资源文件包。请注意，这只是一种将资源文件单独剥离出来的方法，在实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。目标，并将src/main/resources目录中的所有文件复制到。目录中找到这个资源文件包。在Maven中，可以使用。上述配置将在Maven的。
机器学习笔记 - 通过人工干预实现安全强化学习的思路
第一个是深度强化学习需要大量的观察（在现实世界的任务中获得这些观察是缓慢且昂贵的）。然而，在现实世界的任务中，一次都嫌多。一旦人类提供了足够的例子，我们就可以训练一个监督学习者（我们称之为“阻止者”）来完成检测不安全行为的相同工作。人类退出后（如果阻止者已经学会正确模仿人类）RL 代理将在剩余的训练中保持安全，无需人工干预。此外，他们可能会“忘记”这些行为是不好的，只有再次尝试这些行为才能记住，这被称为深度强化学习的西西弗斯诅咒。然后训练受监督的学习者模仿人类的行为，使人类的角色自动化。
机器学习笔记 - 生成代理的架构框架
在为故事世界设计生成代理时，记住玩家可能的行为也很重要。使用这种架构创建生成代理有可能彻底改变我们与 NPC 交互的方式，因为生成代理不一定受确定性过程和规则的约束，允许它们以更复杂和不可预测的方式行动，同时与周围展开的故事世界保持一致他们。为了识别相关的记忆对象，智能体利用检索功能，根据每个记忆的新近程度、重要性以及与当前发生的事情的相关程度，为每个记忆分配一个分数。这种革命性的方法为模仿人类行为和认知的人工智能驱动实体开辟了新的可能性，为先进且迷人的游戏和虚拟环境铺平了道路。
【Unity3D日常开发】Unity3D中Quality的设置参考
这篇文章就来讲一下Quality的设置（Unity版本：2021.3.15f1c1Quality主要是用来控制图形质量的设置，这些设置包括抗锯齿、阴影、分辨率等方面：根据设备的性能调整参数，来达到最佳的游戏体验。一般来说，质量是以牺牲性能为代价的，所以最好不要追求移动设备或旧硬件的最高质量，因为它会对游戏产生有害的影响。
机器学习笔记 - Deep Q-Learning算法概览
深度Q学习是一种强化学习算法，它使用深度神经网络来逼近Q函数，用于确定在给定状态下采取的最佳操作。Q函数表示在特定状态下采取特定行动并遵循特定策略的预期累积奖励。在 Q-Learning 中，Q 函数随着智能体与环境交互而迭代更新。深度 Q 学习可用于各种应用，例如游戏、机器人和自动驾驶汽车。Cartpole 环境是最著名的经典强化学习问题之一（强化学习领域的“Hello, World!”）。一根杆子连接到一辆小车上，小车可以沿着无摩擦的轨道移动。杆子开始时是直立的，目标是通过控制小车来防止杆子翻倒。
人工智能文本到音乐生成人工智能：Stability Audio、Google 的 MusicLM 等
音乐作为一种与人类灵魂产生共鸣的艺术形式，一直是我们所有人永恒的伴侣。使用人工智能创作音乐几十年前就开始了。最初，这些尝试简单直观，基本算法创造出单调的曲调。然而，随着技术的进步，人工智能音乐生成器的复杂性和功能也在不断提高，这为深度学习和自然语言处理(NLP) 在这项技术中发挥关键作用铺平了道路。如今，Spotify 等平台正在利用人工智能来微调用户的聆听体验。这些深度学习算法根据节奏和情绪等各种音乐元素剖析个人偏好，以制定个性化的歌曲建议。
LRTA*(Learning-RTA*)
例如从 s 节点到 s’ 节点，假设路程g(s, s’) = 1，已知 h(s’) = 2（这个初始的时候就是已知的，代表了从该节点到目标节点的距离），那么从 s 节点访问 s’ 节点后，是对s节点的h(s)进行更新的，h(s) = g(s) + h(s’) = 1 + 2 = 3。h(s) 的设计，是为了防止之前A* 算法在搜索时陷入局部最小值，在LRTA* 搜索中，如果陷入了局部最小值，算法会根据访问附近节点的次数增加h(s)，即增加总成本f(s)，从而经过h(s)的多次叠加后，跳出局部最小值。
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