1.The use of Swift 3 @objc inference in Swift 4 mode is deprecated.警告

选择Target->Build Settings，搜索Swift3，在Swift3 @objc Inference中，把On改为Off或者Defalut。

Mac下通过Anaconda安装Tensorflow

Anaconda是一个基于python的科学计算平台，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。这个平台里包含有python,scala,numpy等绝大部分主流的用于科学计算的包。

自定义弹出视图

工作中经常会遇到弹出视图的需求，通常还会要求有一些动效，之前使用OC写代码的时候，使用的是STModal，现在使用Swift，就决定自己来写一个。目前仅仅是写了一个弹出视图的控制器，还非常的简陋，后期再来添加自定义Alert视图等功能。

很多地方参考了STModal，当然也做了一些修改和优化。

STModal 自定义弹出视图-OC

GJModal 自定义弹出视图-Swift

Git原理及特性

每个项目都有一个git目录，它是Git用来保存元数据和对象数据库的地方。该目录非常重要，每次克隆镜像仓库的时候，实际拷贝的就是这个目录里面的数据。

从项目中取出某个版本的所有文件和目录，用以开始后续工作的叫做工作目录。这些文件 实际上都是从git目录中的压缩对象数据库中提取出来的，接下来就可以在工作目录中对 这些文件进行编辑。

所谓的暂存区域只不过是个简单的文件，一般都放在 git 目录中。有时候人们会把这个文件叫做索引文件，不过标准说法还是叫暂存区域。

Git命令

git init

从当前目录初始化

git clone

从现有仓库克隆

git status

检查当前文件状态

git add

这是个多功能命令，根据目标文件的状态不同，此命令的效果也不同:

• 可以用它开始跟踪新文件，
• 或者把已跟踪的文件放到暂存区，
• 还能用于合并时把有冲突的文件标记为已解决状态等

代码格式

1.使用空格而不是制表符Tab缩进

不要在工程里使用Tab键，使用空格来进行缩进。在Xcode > Preferences > Text Editing将Tab和自动缩进都设置为4个空格。

2.每行最多80个字符

在Xcode > Preferences > Text Editing > Page guide at column:中将最大行长设置为80，过长的一行代码将会导致可读性问题。

3.确保每个文件结尾都有空白行

概要

Objective-C是一门面向对象的动态编程语言，主要用于编写iOS和Mac应用程序。关于Objective-C的编码规范，苹果已经有很好的总结：

• Apple Coding Guidelines for Cocoa

本文主要整合了对上述文档的翻译、作者自己的编程经验和其他的相关资料，为公司总结出一份通用的编码规范。

把时间当作朋友

困境

“没时间了”是时间恐慌患者脑子里唯一反复闪现的一句话。他们总是在最后时刻来临的时候，才恍然发现自己还有很多事情没有准备好，于是不遗余力的寻找捷径。巨大的压力，极度的恐慌，使患者身上综合了一切矛盾：他们既勤奋又懒惰，既聪明又愚蠢，既勇敢又懦弱。

所谓的时间管理其实是虚假的概念，是不可能完成的任务。时间不会服从任何人的管理，他只会自顾自的流逝。

问题出在我们自己身上。

我们无法管理时间，我们能够管理的，只有自己。

人们很难接受与已有知识和经验相左的信息或观念。

GJImageCarouselView

自己写的Banner轮播图，自动循环，无限轮播。可以设置时间间隔、占位图。可以使用本地图片，也可以加载URL。

Demo工程中用到了喵神的kingfisher，一个非常好用的图片下载、缓存的框架，灵感取自于SDWebImage。

NPY文件快速指南

• NumPy 专用的二进制格式保存数据，它们会自动处理元素类型和形状等信息
• 如果想将多个数组保存到一个文件中，可以使用savez()
• savez()的第一个参数是文件名，其后的参数都是需要保存的数组，也可以使用关键字参数为数组起名
• 非关键字参数传递的数组会自动起名为 arr_0、arr_1、…。
• savez()输出的是一个扩展名为 npz 的压缩文件，其中每个文件都是一个save()保存的 npy 文件，文件名和数组名相同
• load()自动识别 npz 文件，并且返回一个类似于字典的对象，可以通过数组名作为键获取数组的内容

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import numpy as np

a = np.arange(0,12)
a.shape = 3,4
print(a)

np.save("a.npy", a)
c = np.load("a.npy")
print(c)

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
b = np.arange(0, 1.0, 0.1)
c = np.sin(b)
np.savez("result.npz", a, b, sin_array = c)
r = np.load("result.npz")
print(r["arr_0"])
print(r["arr_1"])
print(r["sin_array"])