01 youtube官網網頁版登錄文件位置怎么改(蘋果筆記本電腦怎么下載東西)

you tu be的官網是多少？

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蘋果筆記本電腦怎么下載東西

方法一、

1、如果是網頁上下載的東西，直接用Safari就可以，Safari允許下載文件的（iOS版本的Safari暫時不支持下載文件）

2、如果你不太喜歡使用Safari的話，可以下載一些下載器（都是有Mac版本的）。

3、如果是搜索不到的，就需要越獄，在網頁上搜一些提供已經破解的軟件的網站。

方法二：

1、點擊下載某個軟件，可以在右邊“下載圖標”點擊，查看下載進程，還可以在下載進程右邊找到放大鏡的圖標，點擊來查看下載下來的文件。

2、找到下載的文件后，會發現它是個dmg格式的文件。

3、dmg格式的文件打開后像一個u盤或光盤的界面，里面有一個文件，這個文件就是需要的軟件。

4、只需要把它拉到應用程序文件夾里，這個文件夾也會在dmg文件里看到，就能下載成功！

1、蘋果電腦公司由斯蒂夫·喬布斯、斯蒂夫·蓋瑞·沃茲尼亞克和Ron Wayn在 1976年4月1日創立。1975年春天，AppleⅠ由Wozon設計，并被Byte的電腦商店購買了50臺當時售價為666.66美元的AppleⅠ。

2、1977年蘋果正式注冊成為公司，并啟用了沿用至今的新蘋果標志。原稱蘋果電腦(Apple Computer)，2007年1月 9日于舊金山的Macworld Expo上宣布改名。總部位于美國加利福尼亞的庫比提諾，核心業務是電子科技產品，目前全球電腦市場占有率為3.8%。它在高科技企業中以創新而聞名。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

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1、如果是網頁上下載的東西，直接用Safari就可以，Safari允許下載文件的（iOS版本的Safari暫時不支持下載文件）

2、如果你不太喜歡使用Safari的話，可以下載一些下載器（都是有Mac版本的）。

3、如果是搜索不到的，就需要越獄，在網頁上搜一些提供已經破解的軟件的網站。

方法二：

1、點擊下載某個軟件，可以在右邊“下載圖標”點擊，查看下載進程，還可以在下載進程右邊找到放大鏡的圖標，點擊來查看下載下來的文件。

2、找到下載的文件后，會發現它是個dmg格式的文件。

3、dmg格式的文件打開后像一個u盤或光盤的界面，里面有一個文件，這個文件就是需要的軟件。

4、只需要把它拉到應用程序文件夾里，這個文件夾也會在dmg文件里看到，就能下載成功！

1、蘋果電腦公司由斯蒂夫·喬布斯、斯蒂夫·蓋瑞·沃茲尼亞克和Ron Wayn在 1976年4月1日創立。1975年春天，AppleⅠ由Wozon設計，并被Byte的電腦商店購買了50臺當時售價為666.66美元的AppleⅠ。

2、1977年蘋果正式注冊成為公司，并啟用了沿用至今的新蘋果標志。原稱蘋果電腦(Apple Computer)，2007年1月 9日于舊金山的Macworld Expo上宣布改名。總部位于美國加利福尼亞的庫比提諾，核心業務是電子科技產品，目前全球電腦市場占有率為3.8%。它在高科技企業中以創新而聞名。

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，

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