基于CoreML的图像识别demo，使用了Inception v3模型，该模型监测图片中存才的实体，如树木、动物、食品、车辆、人等等。
感谢 @hollance 的 CoreMLHelpers提供的帮助.
相关资源介绍下载：https://developer.apple.com/machine-learning/
高性能的图像分析和计算机视觉技术，主要用于图片和视频中的识别面孔、监测功能、场景分类功能。
- 人脸识别，从选中的照片中识别出所有的人脸
- 面部特征识别，发现图片中的面部特征
- 目标追踪，使用相机追踪选中的目标
增强现实技术的使用
移动内容的实现方案
阅读nfc设备标签内容。需要打开nfc支持标签
新的地图标记和集群类型
短信息过滤(demo不能用于iMessage)，需要打开信息设置中的短信过滤开关: Messages > Unknown & Spam > SMS filtering
设备识别，运行时请选择DeviceChecking scheme
具体的获取与修改文档: https://developer.apple.com/documentation/devicecheck/accessing_and_modifying_per_device_data
SpriteKit的富文本实现
- https://github.com/artemnovichkov/iOS-11-by-Examples
- https://github.com/shinobicontrols/iOS10-day-by-day
- https://github.com/shu223/iOS-10-Sampler
- https://github.com/shinobicontrols/iOS9-day-by-day
- https://github.com/shu223/iOS-9-Sampler
- https://github.com/shinobicontrols/iOS8-day-by-day
- https://github.com/shu223/iOS8-Sampler
本人在浏览GitHub的过程当中，发现几乎每一代iOS系统推出时，都会有热衷开源的同行在短时间发布一些新系统的feature例子，但demo集大都写得简略，特此收集了一些认为优秀的开源项目，做一个整理，添加了相对比较具体的说明，顺序为iOS11至iOS8，若新系统是对老版本feature的改进，旧版本feature将不再提。水平有限，若有谬误，欢迎指出！
Penn Xu
iOS开发工程师，坐标上海
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