Well I spent about 4 hours today grimacing at Xcode for one weird reason or another. I know a lot of you are submitting your latest apps with Apple Watch extensions, so lets go through what tripped me up (and what might trip you up)… No more going to the Simulator To Archive your app, which is the last step before Validating it and then Submitting it to Apple, you need to deselect any of the Simu
Those are my first steps in IOS applications development and I'm facing some problem that I can't figure out. error: Embedded binary is not signed with the same certificate as the parent app. Verify the embedded binary target's code sign settings match the parent app's. Embedded Binary Signing Certificate: Not Code Signed Parent App Signing Certificate: iPhone Developer: Emil Adz (9QNEF95395) I ca
In CoreData I have defined an ordered to-many relationship. This relationship is defined in Swift like this: @NSManaged var types : NSMutableArray However, to use Swift at it's best, I want to use a normal Swift array like Type[]. However, CoreData forces me to use NS(Mutable)Array. How can I type-cast / convert the NSArray to Array<Type>[]? Apparently the confusion arises from the following error
「類は友を呼ぶ」(類友?) この日本語を日中辞典で調べると次があります。 “ 物以类聚 , 人以群分 ” “ wùyǐlèijù , rényǐqúnfēn ” この言葉。今はもっぱら悪い人間同士が集まるという意味に使われるようですが、 意思 是 说 同类 的 东西 常 聚 在 一起 , 志同道合 的 人 相聚 成群 , 反之 就 分开 、 现在 多 比喻 坏人 相互 勾结 在 一起 。 yìsi shì shuō tónglèi de dōngxi cháng jù zài yīqǐ , zhìtóngdàohé de rén xiāngjù chéngqún , fǎnzhī jiù fēnkāi 、 xiànzài duō bǐyù huàirén xiānghù gōujié zài yīqǐ . 「意味は同類のモノは常に一緒に集まる。志を同じくし同じ道を行くものはお互いに集まり群
「予想がこんなにまで正しいとは思わなかったし、しかも10年以上続くとは思わなかった。50年も続いたこと自体が驚きだ」。5月11日、いわゆる「ムーアの法則(半導体の集積密度は約2年で倍増する)」を提唱した、半導体大手インテル共同創業者のゴードン・ムーア博士は、法則誕生50年を祝うイベントに集まった観客の前で感慨深げに語った。 今年、86歳になったムーア博士が、この法則を雑誌で発表したのは1965年4月のこと。今回のサンフランシスコで開かれた記念イベントにはインテルのブライアン・クルザニッチCEOはもちろんのこと、グラフィック処理向け半導体を手掛けるエヌビディアのジェン・スン・ファンCEOなどを含む、半導体業界の大御所が集まった。 ムーアの法則で可能になったこと インテルでは、まさにムーアの法則に則る形で将来のロードマップを描き、半導体の集積度を高めてきた。 1971年に開発したマイクロプロセ
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です(だそうです)。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
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