iOS推送 (百度推送)

小样本学习概述 目录 前言 小样本学习存在的意义? 什么是小样本学习? 小样本学习的方法有哪些? 结语 前言 小样本学习(Few-Shot Learning)是近几年兴起的一个研究领域,小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义? 近些年,以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后,危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。 但是在工业界,很多时候难以获得海量的训练数据,更. 阅读详情

iOS推送 (百度推送)


最近在使用推送,所以与大家分享一下我所遇到的问题,与解决问题的方法!!

1.首先生成CertificateSigningRequest文件。

点击钥匙串访问-->从证书颁发机构请求证书-->填写用户邮件地址-->常用名-->点击储存-->继续-->最后点击保存。

在桌面上就可以看见CertificateSigningRequest.certSigningRequest文件就是CSR文件,在我们生成CSR文件的同时,会在钥匙串访问中生成一对秘钥,名称为刚才我们填写的常用名。

 

 

2.打开开发者中心 首先创建Identifiers -->在创建Certificates -->在创建Provisoning Profiles

注意:1.创建Identifiers时,一定要勾选Push Notifications,

2.保证Identifiers中的ID,Certificates中的Name,Provisoning Profiles中的APP ID,应用程序中的Bundle identifier,保持一致。

 

3.点击钥匙串访问-->我的证书-->找到刚刚生成的.p12文件-->点击导出到桌面。

4.打开中端 -->openssl pkcs12 -in push.p12 -out push.pem -nodes,将.p12文件变成.pem文件。

 

5.添加到SDK到?工程中的步骤如下:

将 libBPush.a 和 BPush.h 添加到?自?己的?工程下,添加时需要注意勾选当前Target

 

6.创建并配置BPushConfig.plist文件,在工程中创建一个新的Property List文件,并命名为BPushConfig.plist,添加以下键值:

 

{
    “PRODUCTION_MODE” = NO
    “API_KEY” = “uZbmgZKhfumvGYGowcjSPFc1” 
    “DEBUG” = NO
}

 

PRODUCTION_MODE:

必选。应用发布模式。开发证书签名时,值设为”NO”;发布证书签名时,值设为”YES”。请在调试和发布应用时,修改正确设置这个值,以免出现推送通知无法到达。

API_KEY:

必选。百度开发者中心为每个app自动分配的api key,在开发者中心app基本信息中可以查看。

 

6.SDK需要以下

库: Foundation.framework 、 CoreTelephony.framework 、 libz.dylib 、 SystemConfiguration.framework ,请在?工程中添加

 

7.在 AppDelegate 中的 application: didFinishLaunchingWithOptions: 中调?用 API,初始化Push:

因为iOS8中对于推送有更改,所以要判断设备的版本

 

[BPush setupChannel:launchOptions];
[BPush setDelegate:self]; //参数对象必须实现onMethod: response:方法,
#if SUPPORT_IOS8
//    8.0以后使用这种方法来注册推送通知
    if ([[[UIDevice currentDevice] systemVersion] floatValue] >= 8.0) {
        UIUserNotificationType myTypes = UIRemoteNotificationTypeBadge | UIRemoteNotificationTypeAlert | UIRemoteNotificationTypeSound;
        UIUserNotificationSettings *settings = [UIUserNotificationSettings settingsForTypes:myTypes categories:nil];
        [[UIApplication sharedApplication] registerUserNotificationSettings:settings];
    }else
#endif
    {
        UIRemoteNotificationType myTypes = UIRemoteNotificationTypeBadge|UIRemoteNotificationTypeAlert|UIRemoteNotificationTypeSound;
        [[UIApplication sharedApplication] registerForRemoteNotificationTypes:myTypes];
    }

8. 在application: didRegisterForRemoteNotificationsWithDeviceToken:中调用API,注册device token:

 

 

 [BPush registerDeviceToken:deviceToken]; // 必须
    
 [BPush bindChannel]; // 必须。可以在其它时机调用,只有在该方法返回(通过onMethod:response:回调)绑定成功时,app才能接收到Push消息。一个app绑定成功至少一次即可(如果access token变更请重新绑定)。

9. 实现BPushDelegate协议,必须实现方法onMethod:response::

 

 

 if ([BPushRequestMethod_Bind isEqualToString:method]) 
    {
        NSDictionary* res = [[NSDictionary alloc] initWithDictionary:data];

        NSString *appid = [res valueForKey:BPushRequestAppIdKey];
        NSString *userid = [res valueForKey:BPushRequestUserIdKey];
        NSString *channelid = [res valueForKey:BPushRequestChannelIdKey];
        int returnCode = [[res valueForKey:BPushRequestErrorCodeKey] intValue];
        NSString *requestid = [res valueForKey:BPushRequestRequestIdKey];
    }

 

10.在application: didReceiveRemoteNotification:中调用API,处理接收到的Push消息:

获取推送后返回的数据

 

[BPush handleNotification:userInfo]; // 可选
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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