猿学~iOS 工程师应该掌握哪些技能?

本文详细介绍了一位合格的iOS工程师所需掌握的各项技能,包括Objective-C语言基础、操作系统层面的知识、网络编程、数据库及持久化方案、图形图像编程、数据结构与算法、安全方案以及不同规模项目的业务能力。

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 iOS 工程师应该掌握哪些技能才算得上一位合格的iOS 工程师呢?

  Objective-C

  操作系统

  • iOS内存管理和调优
  • iOS的文件系统和沙盒机制
  • iOS多线程编程(Thread,GCD,NSOperation)
  • iOS网络和服务器编程(NSURLConnection,NSURLSession)
  • iOS系统的各种安全机制

  网络编程

  • iOS网络发送机制调整和优化(NSURLSession)
  • Socket编程
  • 网络传输中的各种保障
  • 对传输协议的调整优化

  数据库&持久化方案

  • 常规持久化方案(Keychain,NSUserDefaults,Sqlite,CoreData)
  • 数据库的使用和设计(Sqlite)
  • 数据结构优化,Sql调优

  图形图像编程

  • UIKit,Core Animation和Core Text的绘制
  • Core Graphics, Quartz 2D, Media Player, AV Foundation
  • OpenGL ES, GLKit, SpriteKit, SceneKit, Metal

  数据结构 & 算法

  • 基本的算法和数据结构(排序搜索算法, 数组, 队列)
  • 较复杂数据结构的灵活应用(二叉树, 图等)
  • 复杂的专项算法(图像识别算法, 拓扑定位等等)

  安全方案

  • 本地数据存储安全(Keychain)
  • 授权和身份验证
  • 传输安全(对称, 非对称, SSL)
  • App代码安全

  业务能力

  • 一般性业务功能需求分析及实现
  • 重要业务模块的需求分析及实现
  • 中小规模产品的架构,系统设计和实现
  • 大规模产品或产品线的架构,系统设计和实现
  • 平台级产品的架构,系统设计和实现
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### 使用Transformer模型进行图像分类的方法 #### 方法概述 为了使Transformer能够应用于图像分类任务,一种有效的方式是将图像分割成固定大小的小块(patches),这些小块被线性映射为向量,并加上位置编码以保留空间信息[^2]。 #### 数据预处理 在准备输入数据的过程中,原始图片会被切分成多个不重叠的patch。假设一张尺寸为\(H \times W\)的RGB图像是要处理的对象,则可以按照设定好的宽度和高度参数来划分该图像。例如,对于分辨率为\(224\times 224\)像素的图像,如果选择每边切成16个部分的话,那么最终会得到\((224/16)^2=196\)个小方格作为单独的特征表示单元。之后,每一个这样的补丁都会通过一个简单的全连接层转换成为维度固定的嵌入向量。 ```python import torch from torchvision import transforms def preprocess_image(image_path, patch_size=16): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # 假设目标分辨率是224x224 transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor = transform(image) patches = [] for i in range(tensor.shape[-2] // patch_size): # 高度方向上的循环 row_patches = [] for j in range(tensor.shape[-1] // patch_size): # 宽度方向上的循环 patch = tensor[:, :, i*patch_size:(i+1)*patch_size, j*patch_size:(j+1)*patch_size].flatten() row_patches.append(patch) patches.extend(row_patches) return torch.stack(patches) ``` #### 构建Transformer架构 构建Vision Transformer (ViT),通常包括以下几个组成部分: - **Patch Embedding Layer**: 将每个图像块转化为低维向量; - **Positional Encoding Layer**: 添加绝对或相对位置信息给上述获得的向量序列; - **Multiple Layers of Self-Attention and Feed Forward Networks**: 多层自注意机制与前馈神经网络交替堆叠而成的核心模块; 最后,在顶层附加一个全局平均池化层(Global Average Pooling)以及一个多类别Softmax回归器用于预测类标签。 ```python class VisionTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop_rate=0.): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(embed_dim=embed_dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim)) dpr = [drop_rate for _ in range(depth)] self.blocks = nn.Sequential(*[ Block( dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, drop=dpr[i], ) for i in range(depth)]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) def forward(self, x): B = x.shape[0] cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1) x = self.patch_embed(x) x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) x += self.pos_embed x = self.blocks(x) x = self.norm(x) return self.head(x[:, 0]) ```
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