【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说,Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
UserDefaults非常适合存储简单的设置,例如整数和布尔值,但是当涉及复杂数据时——例如自定义Swift类型——我们需要做更多的工作。
该库提供了具有缓存支持的异步图像下载器。为方便起见,我们为UI元素例如UIImageView,UIButton,MKAnnotationView等类添加了categories。
今天,我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中,在这里我们使用CoreML,这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学习框架。
聊到到 Android 的 资源加载 ,每一个开发同学都会非常熟悉,毕竟 getText() 等, 我们实在用了太多。
本 Session 讲了为了让你的应用包体积更小,运行更快,启动速度更快,我们对 Swift 和 Objective-C 运行时做了怎样的优化。同时通过本 Session 你将发现如何通过高效的协议检查,更小的消息发送,以及优化后的 ARC 机制,来提高你的 App 性能。
在2021年12月上旬,Flutter官方发布了今年的第四个正式版本,也是今年的最后一个Flutter稳定版。
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
祝大家新年快乐,今天看到的文章然后就翻译了一下,涉及到的技术点都很简单,算是一篇水文,而且我对文章的改动比较大,但是还希望能给你带来一点帮助。
Turbopack 是针对 JavaScript 和 TypeScript 优化的增量打包器,由 Vercel 的 Webpack 和 Next.js 的创建者用 Rust 编写。
大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑,以保证网站应用的平稳运行。
https://juejin.im/post/5c6a0b6ef265da2de660f83f”
本文最初是由Chris Lowe编写的,后来经过Ryan Ackermann(ios系统开发者)的修改,已经可以针对最新的Xcode 9.2,Swift 4,iOS 11和iPhone X了。
VIPER架构模式是MVC或MVVM的另一种选择。虽然SwiftUI和Combine框架创建了一个强大的组合,可以快速构建复杂的ui和在应用程序中移动数据,但它们也面临着各自的挑战和对架构的看法。
当执行bundle install时,需要根据Gemfile或者Gemfile.lock下载指定的ruby gems。当在Github CI进行构建时,我们可以把需要下载的ruby gems通过使用Github action缓存到当前的CI服务器,这样当进行构建时,就能更快的加载我们需要的gems。
Python 是一种功能强大的编程语言,具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy,它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。
缓存是在系统中存储数据的临时存储器,用于提高访问速度。缓存策略定义了如何在缓存和主存之间管理数据
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
建设B2C电商平台采用Maven来管理和开发,属于java分布式,由nginx负载均衡,tomcat作为服务器,搭建tomcat集群,nosql redis作为缓存和数据库,Mysql作为后台数据库,主从结构,读写分离。B2C商城系统搭建服务器采用linux作为服务器。
不会吧?不会吧?不会吧?不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧?别说了,我知道你忘了,没关系,我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作(别问为啥写不长,能力有限,20行开外就不受控制了)。
SwiftUI 和 Core Data 之间相差将近十年 —— SwiftUI 随着 iOS 13 面世而 Core Data 则是 iPhoneOS 3 的产物;很久以前,它还没有被称为 iOS,因为 iPad 尚未发布。尽管时间相距遥远,Apple 还是投入了大量工作以确保这两种强大的技术能够完美地相互配合使用,这意味着 Core Data 就像始终以这种方式设计一样,已集成到 SwiftUI 中。
GLkit是苹果对OpenGL/openGl ES的一次封装,目的是为了简化苹果开发者使用成本,它的出现加快了开发者的开发速度。类似在OPenGL中出现的固定着色器的概念。但是只要是固定的就会有限制,无法进行自定义编程(顶点着色器,片元着色器)
MyBatis是一款优秀的Java ORM框架,其核心是实现了对关系型数据库的操作,它的源码实现主要集中在以下几个方面:
在这个 Travis CI 教程中,学习如何设置流行的持续集成服务,并与 GitHub 集成,以便自动运行测试。
今天,我们继续「计算机底层知识」的探索。我们来谈谈关于「内存和磁盘关系」&「数据压缩」的相关知识点。
在GIF的合成和分解方面将会接触到iOS图像处理核心框架ImageIO,作为iOS系统中图像处理的核心框架,它为我们提供了各种丰富的API,本文将要实现的GIF分解与合成功能,通过ImageIO就可以很方便地实现。GIF动画展示效果将结合UIImageView和定时器,利用逐帧展示的方式为大家呈现GIF动画效果。
在使用OpenCV进行图像处理时,有时候会遇到类似于"'X is not a member of 'cv'"的异常错误。这个错误通常表示我们正在引用OpenCV库中不存在或不可识别的成员。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理,并添加了一点个人见解。本文为下篇。
在广阔且不断扩展的编码项目领域中,那些将艺术与技术融为一体的人占据着特殊的地位。其中一个项目是从数字图像创建 ASCII艺术图——这一过程将普通图片变成 ASCII 标准字符的马赛克。这是探索计算机视觉和 Python 编程的一种有趣的方式。今天,我很高兴与大家分享一种简单而强大的方法,使用 Python 和 OpenCV 将任何图像转换为 ASCII 艺术图。
font_path:字体路径。字体存在的目录,在想要的字体上点右键,选择“属性”可查看其名称,然后连同路径复制,赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是,若是中文词云,需要选中文字体。
Swift性能插件的首要特点是提高 WordPress网页的运行效率,其性能与 WP快速缓存、W3高速缓存均是 WP Rocket的有力竞争者。它的特点很多,包括 HTML, CSS, JavaScript,图片和数据库的最优。
前言: 相册保存到系统相册中,通常有三种办法: UIImageWriteToSavedPhotosAlbum() 方法保存 是使用 Photos 框架来实现。 ALAssetsLibrary 在iOS9.0之后就被标记为过时方法,苹果建议使用Photos框架代替 问:UIImageWriteToSavedPhotosAlbum()保存图片很简单,但为什么还要用Photos? 答: 1、Photos可以为相册相片做标识,方便保存后取出它们 2、Photos有同步操作,可以同时保存多张图片 3、可以存储
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 Core Data 有关的一些问答进行了整理,并添加了一点个人见解。本文为上篇。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具,可以为照片增添特效和个性化。在Java中,我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能,下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
每个开发新手,在编写软件前都听说过这样一条原则:“别自我重复”。但 App Store 上不少体量最大的 iOS 应用却仍在犯下同样的致命错误:不必要地照搬整个模块。
在上一篇文章中,我们简述了Keras和PyTorch的区别,旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在,我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是:区分异形和铁血战士。
在现代Web应用程序开发中,静态文件服务是至关重要的一环。静态文件包括诸如CSS样式表、JavaScript脚本、图像、字体等不经常变动且可以被直接提供给客户端的文件。这些文件对于构建用户友好的Web界面、实现交互式功能以及提供视觉效果至关重要。因此,为Web应用程序提供高效、可靠的静态文件服务是开发人员不可或缺的任务之一。
这个想法在我脑海中不停地闪现,始终没有遇到特别合适的契机进行实践。直到最近,我遇到了一个名为 Fashion AI 的项目,它主要利用微调模型对服装图片进行分割(segmentation),然后裁剪出图像中标注(label)的时尚单品,并将所有图片调整为相同的大小,最后将这些图像转化为 embedding 向量存储在开源向量数据库 Milvus 中。通过这个项目可以在 Milvus 数据库中查询并获得 3 个最相似的向量结果。随后,就可以通过上传一张自己穿着打扮的照片,最终确定与我们时尚风格最为相似的明星。
spring ioc 即控制反转,就是将我们创建和管理对象交给了spring进行处理; 我们只需要通过配置文件描述对象, 容器加载配置文件描述,并将其转换为Bean Difinition , 然后通过BeanFactory 来生产对象,当然单利在创建一次后会缓存在bean容器中。
在上一篇,求知 | 聊聊Android资源加载的那些事 - 小试牛刀 中,我们通过探讨 Resource.getx() ,从而解释了相关方法的背后实现, 明白了那些我们日常调用方法的背后实现。
图像浏览及处理 FLAnimatedImage - gif播放处理的工具。 CLImageEditor - 超强的图片编辑库,快速帮你实现旋转,防缩,滤镜等等一系列麻烦的事情。 ios-image-filters - 图像滤镜,库比较旧了,很容易崩溃。 XBImageFilters - 图像滤镜。 MWPhotoBrowser - 一个非常不错的照片浏览器,在github的star接近3000个,解决MWPhotoBrowser中的SDWebImage加载大图导致的内存警告问题。 co
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余,还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近,我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继,其中包含 “serverless” Google Firebase Function(与 AWS Lambda,Azure Function 等相同)。到目前为止,我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考,但是我想在这里用 async/await,因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用,因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱,因为我遇到了所有这些陷阱,所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
Xcode 11 + macOS 10.15 可以实时预览 SwiftUI 实现的界面,这个预览可以帮助我们快速查看代码对应的效果而不需要运行。
在上篇文章 结构体与类 中,我们了解到结构体与类的本质区别,并且通过阅读 Swift 源码以及验证,得知 Swift 类的本质就是 HeapObject 的结构体指针。
ImageLoader 是 android 使用中出现比较早(PS:即的刚接触安卓项目的时候就用的是这个图片加载图,算算已经快5年了),使用最多的一个开源图片加载库了。随着glide , fresco 和 picasso等图片加载的库出现,ImageLoader使用变得越来越少。最近在看其他图片加载库的源码,顺便补补之前错过的一些事情。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
本文主要介绍苹果在 Xcode14 和 iOS 16 上,如何从编译层面和运行时层面,优化 Swift 和 Objective-C runtime, 来让 app 二进制体积更小,运行更快,启动更快。当你使用 Xcode 14 构建应用程序时,你将会了解到如何访问高效的协议检查,更小消耗的消息发送调用,以及优化后的 ARC。下面我们深入探讨这几个方面的优化。
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