. . . . . . . . . . . . . . . . . 182 第 9 章 图 183 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 9.2 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 算法内容结构 0.1.3 致谢 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于：

艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 第 9 章 图 187 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 第 9 章 图 187 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . 187 第 9 章 图 188 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同

如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 . . . . . . 135 目 录 hello‑algo.com ii 9. 图 136 9.1. 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 9.2. 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 9.3. 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 9.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 . . . . . . 135 目 录 hello‑algo.com ii 9. 图 136 9.1. 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 9.2. 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 9.3. 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 9.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2018/703/ ⼀一般流程 准备数据 训练模型 评估模型 ⼀一般流程 准备数据 训练模型 评估模型 图⽚片 + 分类标签 准备训练数据 (train set) 和验证数据 (validation set) 调整参数 寻找使训练数据具有最⼩小误差值的⼀一组参数 使⽤用验证数据对模型准确率评估 ⼀一般流程 2048) ⼴广义线性模型 (GLM) (2048, 1)，与特征点乘得到结果 发⽣生了了什什么 Turi Turi • 2013, 成⽴立 • 2016, Apple 以 2 亿美元收购 • 2017, 开源, ⽀支持 Metal 和 macOS GPU 加速 • 2018, 部分集成⼊入 Apple Developer Toolkit (Xcode) • 未来, 简单，⽆无脑，拖拽式得到可⽤用模型 • 对⼯工程师友好，可以在 client 本机编译 (下载更更新模型) 总结 ? • 只适⽤用于特定任务 (图⽚片分类/⾃自然语⾔言处理理/回归分析) • TuriCreate 只能有限扩展 (使⽤用第三⽅方模型, ⻛风格化图 ⽚片滤镜等) • ⽆无法处理理⾃自定义模型，或者更更⼀一般化的任务 ⼀一些资源 Awesome Core ML Models

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