元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 31 元面值更小的货币，包括 1 元、5 元、10 元、20 元。 2. 从可选项中拿出最大的 20 元，剩余 31 − 20 = 11 元。 3. 从剩余可选项中拿出最大的 10 元，剩余 11 − 10 = 1 元。 4. 从剩余可选项中拿出最大的 1 元，剩余 1 − 1 = 0 元。 5. 完成找零，方案为 。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的

元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 31 元面值更小的货币，包括 1 元、5 元、10 元、20 元。 2. 从可选项中拿出最大的 20 元，剩余 31 − 20 = 11 元。 3. 从剩余可选项中拿出最大的 10 元，剩余 11 − 10 = 1 元。 4. 从剩余可选项中拿出最大的 1 元，剩余 1 − 1 = 0 元。 5. 完成找零，方案为 。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为尾递归（tail recursion）。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的

元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 31 元面值更小的货币，包括 1 元、5 元、10 元、20 元。 2. 从可选项中拿出最大的 20 元，剩余 31 − 20 = 11 元。 3. 从剩余可选项中拿出最大的 10 元，剩余 11 − 10 = 1 元。 4. 从剩余可选项中拿出最大的 1 元，剩余 1 − 1 = 0 元。 5. 完成找零，方案为 。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出错误。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 � 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化， 因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的

元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 31 元面值更小的货币，包括 1 元、5 元、10 元、20 元。 2. 从可选项中拿出最大的 20 元，剩余 31 − 20 = 11 元。 3. 从剩余可选项中拿出最大的 10 元，剩余 11 − 10 = 1 元。 4. 从剩余可选项中拿出最大的 1 元，剩余 1 − 1 = 0 元。 5. 完成找零，方案为 。 图 2‑4 递归调用深度 在实际中，编程语言允许的递归深度通常是有限的，过深的递归可能导致栈溢出报错。 2. 尾递归 有趣的是，如果函数在返回前的最后一步才进行递归调用，则该函数可以被编译器或解释器优化，使其在空 间效率上与迭代相当。这种情况被称为「尾递归 tail recursion」。 ‧ 普通递归：当函数返回到上一层级的函数后，需要继续执行代码，因此系统需要保存上一层调用的上下 ‧ 普通递归：求和操作是在“归”的过程中执行的，每层返回后都要再执行一次求和操作。 ‧ 尾递归：求和操作是在“递”的过程中执行的，“归”的过程只需层层返回。 图 2‑5 尾递归过程 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数 是尾递归形式，但仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代

infer, guard ⋯⋯ • 问题： • Swift 升级 • IDE 补全慢/挂掉，Xcode ⽆无故⽩白屏，Internal Error，系 统的⽅方法补全⽆无故失败 • 混编的编译速度奇慢（最慢出现过打包⼀一次 40 分钟的情 况） 调整 • 升级打包机和开发机 • 当前项⽬目代码量量： • Objective-C 25万⾏行行 • Swift 5万⾏行行 代码⾏行行数：0 ⾏行行 • 需要依赖 C++ 直播组件 • 团队 iOS 成员⼈人数：2 ⼈人 决策⽅方案 纯 Swift 写⼀一个新项⽬目 遇到的问题 • 编译器器性能问题，编译⼀一次 5 分钟 • IDE ⽆无误编译，卡顿严重。 • Swift 和 C++ 底层直播库的调⽤用麻烦，调试时常出问题。 • 系统补全时常挂掉 • pod 1.5 对动态库⽀支持不不好，很多问题

From 0.36.0 - Swift 和动态框架支持 use_frameworks! 最近 From 0.36.0 - Swift 和动态框架支持 use_frameworks! 这个选项会将项目依赖全部改为 framework None or All 使用 COCOAPODS # Podfile platform :ios, '8.0' use_frameworks! target

⼩小模型，Client Side ML 的关键 • 对于既有特征表现⾮非常出⾊色 (ImageNet Category) • 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)

setLoadingViewHidden(false) } } Merits • 代码没有增多，却更复⽤用 • ⾯面向协议(接⼝口)，⽽而不是实现，充分解耦 • 静态类型检查帮助在编译时发现问题 • 写代码像搭积⽊木，先设计接⼝口，再逐⼀一实现 • 依赖少，更容易调试 More Protocols class LoginController: UIViewController

‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 /* 类 */ class Node { 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 var

‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 /* 类 */ class Node { 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 28 var