28、利用Siri简化体验

利用Siri简化体验

1. 解析收件人

在处理Siri发送消息的意图时,首先需要解析收件人。以下是一段解析收件人的代码示例:

case 1: return
INSendMessageRecipientResolutionResult.success(with: person)
default: return
INSendMessageRecipientResolutionResult.disambiguation(with: [person])
}
completion(results)

此代码与解析组名的代码类似,但不同之处在于用户可以为消息选择多个收件人,因此Siri会为传递给 resolveRecipients(for:with:) 方法的每个收件人创建一个解析结果。

2. 确认意图状态

在确保一切准备就绪以最终处理意图后,必须向Siri确认这一点。每个意图处理程序都有一个确认方法,对于发送消息,确认方法是 confirm(sendMessage:completion:) 。以下是一个确认方法的实现示例:

func confirm(sendMessage intent: INSendMessageIntent, completion:
@escaping (INSendMessageIntentResponse) -> Void) {
  guard let user = User.current(), use
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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