GitHub - BilalReffas/EmojiIntelligence: Neural Network built in Apple Playground using Swift
I used this challenge to learn more about neural networks and machine learning. A neural network consists of layers, and each layer has neurons. My network has three layers: an input layer, a hidden layer, and an output layer. The input to my network has 64 binary numbers. These inputs are connected to the neurons in the hidden layer. The hidden layer performs some computation and passes the resul
try! Swift Tokyo 2017 に参加した&リンク集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 3月2日から3月4日にかけて、try! Swift Tokyo 2017というSwiftの技術カンファレンスが開催されました。 タイミング的な問題で個人でチケットを買ったのですが、会社の業務として参加してきました。 https://www.tryswift.co/tokyo/jp Swiftも昨年9月13日にバージョン3.0がリリースされどんどん改善が進んでいます。Swift Programming Language Evolution 多くのiOS開発者がSwift 2.3からマイグレーションを行う必要がありましたが、 今までのObj
try! Swift Tokyo 2017で「クライアントサイド・ディープラーニング」というLTをしました #tryswiftconf - その後のその後
先週開催された "try! Swift Tokyo 2017" にて、"Client-Side Deep Learning" というタイトルでLTしました。発表資料はこちら。 Client-Side Deep Learning from Shuichi Tsutsumi ディープラーニングは強力なコンピューティングパワーが必要なので、従来はモバイルデバイスでやるものではなかったのですが、iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに追加された新たしいAPIにより、クライアントサイドのGPUで学習済みCNNの計算を行えるようになったという話です。 その話前もしてたんじゃ・・・と思われるかもしれませんが、今回は自分でモデル作成からアプリ実装まで一通りやってみた上で話をしていたので、僕の中では大違いでした。まぁ、5分のLTなのでそこで得た知見や具体的な実装につい
A beginners guide to learning Swift and iOS development: Edition 2.2 | Manitoba Ninja
Manitoba Ninja A site about Swift, iOS development, and digital media Beginner Swift , DIY , Getting Started , iOS Development A beginners guide to learning Swift and iOS development: Edition 2.2 Posted on 19 Hours Ago by manitobaninja Some of the first posts I did on this site were on what I thought were, at the time, the best online resources for learning Swift. Since then I have come across n
Quicksort in Swift
gistfile1.swift � � �� var randomNumbers = [42, 12, 88, 62, 63, 56, 1, 77, 88, 97, 97, 20, 45, 91, 62, 2, 15, 31, 59, 5] func partition(v: Int[], left: Int, right: Int) -> Int { var i = left for j in (left + 1)..(right + 1) { if v[j] < v[left] { i += 1 (v[i], v[j]) = (v[j], v[i]) } } (v[i], v[left]) = (v[left], v[i]) return i } func quicksort(v: Int[], left: Int, right: Int) { if right > left { le
DeepLearningKit - an GPU Optimized Deep Learning Framework for Apple's iOS, OS X and tvOS developed in Metal and Swift
In this paper we present DeepLearningKit - an open source framework that supports using pretrained deep learning models (convolutional neural networks) for iOS, OS X and tvOS. DeepLearningKit is developed in Metal in order to utilize the GPU efficiently and Swift for integration with applications, e.g. iOS-based mobile apps on iPhone/iPad, tvOS-based apps for the big screen, or OS X desktop applic
New Guide on Creating an App & Making Money | Bilue
Experience Design Mobile Apps Cloud Engineering Enterprise Integrations Web Development Smart TV Contact Us Why Mobile Apps?If you are reading this, then you have most likely heard of the app craze that has taken over in recent years. A record 218 billion apps were downloaded last year while consumer spending leaped 20% to hit $143 billion, for the first time. The need to create and make money wi
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