这一篇继续接 Flutter-从入门到项目 04:Dart语法快速掌握(上) 分析 , 从上一篇文章可以得出大家不太喜欢看语法相关类的文章. 但是没有关系 我还是继续写: 毕竟工欲善其事必先利其器 大家可以先收藏备用
泛型作用 : 为 类 , 接口 , 方法 提供复用性 , 支持类型不确定的数据类型 ;
Flutter 是 Google 开源的 UI 工具包,帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用,Flutter 开源、免费,拥有宽松的开源协议,支持移动、Web、桌面和嵌入式平台。
随着前不久Flutter 1.7正式版发布,Flutter今年迎来了迭代的小高潮,很多的公司也纷纷布局Flutter技术栈,并且很多大公司招聘的时候也明着写明对于Flutter的技术要求。正好最近刚入门了Flutter,并在项目中进行了一些应用,于是将应用的一些心得进行整理,希望帮助更多的初学者。
Dart 抽象类可以只声明方法,也可以有具体的方法实现,但是不能直接用抽象类来创建实例,只能被继承使用或者充当接口。
和尚昨天刚学习了一下底部状态栏 BottomNavigationBar 的基本使用方法,今天学习一下 ListView 的基本用法。 和尚觉得 **Flutter ** 中 ListView 这个控件很强大,它兼顾了 Android 中的 ScrollView 和 ListView 两个控件的效果,既可以当列表用也可以充当可滑动布局。和尚今天主要测试作为普通列表时的基本用法。
在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
工厂构造方法就是 单例模式 , 工厂构造方法作用是返回之前已经创建的对象 , 之前创建对象时需要缓存下来 ;
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
使用 class 关键字 , 定义 Dart 类 , 所有的 Dart 类默认继承 Object 类 , 其中定义两个变量 , 定义一个标准的构造方法 , 构造方法中使用 this.name 表示自有参数 ;
在 App 中,列表数据加载是一个很常见的功能,几乎大多数 App 中都存在列表数据的展示,而对于大数据量的列表展示,为提高用户体验、减少服务器压力等,一般采用分页加载列表数据,首次只加载一页数据,当用户向下滑动列表到底部时再触发加载下一页数据。
近些年来人工智能迅速发展,尤其是在深度学习神经网络这一块生态尤为繁荣,各种算法和模型层出不穷。
边缘计算时代离我们越来越近,当前嵌入式设备的智能框架还是 TensorFlow Lite比较成熟,这里我准备用一系列免费课程和大家一起讨论下 TensorFlow Lite在移动设备上的应用,让我们的设备智能起来。
var 也是定义变量的关键字 , 使用 var 声明变量 , 也是 由系统根据该变量的 赋值 自动 推断该变量的数据类型 ; 该用法与 dynamic 关键字定义的变量类似 ;
TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架,移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架,可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现,可以使得一些推理的任务可以在本地执行,不需要再调用服务器的网络接口,大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile,小米的mace,还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。
当我们查看 Flutter 源码的时候会发现源码中有大量的 、 代码,比如 List 的源代码
在我们详细研究可靠的空安全和FFI之前,让我们讨论一下Dart平台如何将它们适合我们的目标。编程语言倾向于共享许多的功能。例如,许多语言都支持面向对象的编程或者可以在Web上运行。真正使语言与众不同的是它们独特的功能组合
之前希望在手机端使用深度模型做OCR,于是尝试在手机端部署tensorflow模型,用于图像分类。
https://www.dartcn.com/guides/language/language-tour
当组件内容超过当前显示视口(ViewPort)时,如果没有特殊处理,Flutter 就会提示 Overflow 错误,为此,Flutter 提供了多种可滚动组件,用于显示列表和长布局;
SingleChildScrollView 类似 Android 中的 scrollview ,且同样的只可包含有一个子元素
不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
Flutter 开发中 , 组件可以是一个 Button 按钮 , Text 文本 , 也可以是封装好的一大块区域 ; 组件由 Widget 组成 ;
上一篇主要讲了数据类型、运算符、流程语句等,由于文字太多,我就把剩下的内容分开写一篇文章。 这一篇我们讲Dart的类与函数,内容较多,希望大家可以耐心看完。我也是花了很长时间研究的。喜欢的九点个赞,打个赏吧。 感谢大家支持。
我们都知道 Dart 里一切都是对象,就连基础类型 int 、double 、bool 也都是 class 。
文档归档: https://github.com/yang0range/flutterfile
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化,所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化,伪量化是完全量化的第一步,它只是模拟了量化的过程,并没有实现量化,只是在训练过程中添加了伪量化节点,计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。
谷歌大会之后,有不少人咨询了我 Flutter 相关的问题,其中有不少是和面试相关的,如今一些招聘上也开始罗列 Flutter 相关要求,最后想了想还是写一期总结吧,也算是 Flutter 的阶段复习。
emmmm….很明显,现在知道 Dart 语言的人大部分都是因为 Flutter,这与它的目标成为下一代结构化Web开发语言好像有点偏差。(不过在Flutter 1.5 发布的时候发布了 Flutter for web)
在 Flutter 视图布局(一)中文章结束时留下了一个问题,大家有尝试去实现吗?
Flutter是谷歌的移动UI框架,可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。 Flutter可以与现有的代码一起工作。在全世界,Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用,并且Flutter是完全免费、开源的。 它也是构建未来的Google Fuchsia 应用的主要方式。
【pushAndRemoveUntil与pushNamedAndRemoveUntil区别】
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法,量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。中文官方地址我放附录了,我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可,在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝,模型量化了。由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。
ListView是最常用的可滚动组件之一,它可以沿一个方向线性排布所有子组件,并且它也支持基于Sliver的延迟构建模型。Flutter中的ListView与Android中的ListView具有同等功能。
本博客与 【Flutter】Flutter 混合开发 ( Flutter 与 Native 通信 | 在 Flutter 端实现 BasicMessageChannel 通信 ) 博客相对应 , 该博客中开发 Flutter 的 Dart 端 ;
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用,一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码,在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API,即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
flutter开发经常会与原生打交道,flutter web也一样,尤其在web开发时,因为flutter web还不成熟,第三方库缺少,很多功能需要依靠web原生来实现,比如音视频,录音等等。用视频举例,需要用html和js来实现一个视频播放器,然后在flutter页面中使用这个播放器,这如何来实现?
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转,但现在好像没有问题了,代码如下
我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地,当中的一些实践经验通过本文记录下来。
mixin应该怎么理解呢,对Java系出身的我来说,这是一个新概念,各类资料的介绍也没找到一个清晰的定义。从个人理解来看,可以把它想象为Kotlin中的接口(和Java的区别是可以带非抽象的属性和方法),而多个mixin可以相互覆盖以实现组合,提供了非常大的灵活性,也可以达到类似多重继承的效果。
之前,详细的介绍了一下Dart语言的前世今生,接下来,我们就该深入的了解Dart语言,了解Dart语言的基本数据类型,语法等相关的内容
https://mp.weixin.qq.com/s/ASnaFA7D4jfHWoO_IqQ6aQ
当组件内容超过当前显示视口(ViewPort)时,如果没有特殊处理,Flutter则会提示Overflow错误。
Tensorflow2之后,训练保存的模型也有所变化,基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的,而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
认证是任何应用中最突出的功能之一,无论它是本机移动软件还是网站,并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来,认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中,我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始,然后逐步改进以包括基于人工智能(AI)的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心,并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
Flutter是谷歌的移动UI框架,可以快速在iOS和Android上构建高质量的原生用户界面。 Flutter可以与现有的代码一起工作。在全世界,Flutter正在被越来越多的开发者和组织使用,并且Flutter是完全免费、开源的。
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型,用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
本文比较渣,有待重构.... 今天的任务是将昨的代码用redux整理一下。 在此之前先说统一几个名词在本文中的叫法。本文源码见github store : 仓库 dispatch : 分发 action : 动作 reducer : 分解器 connector : 连接器 provider : 供应器 converter : 转换器 builder : 构造器 依赖: flutter_redux: ^0.5.3 ---- 1.初始项目的Re
安装 Dart官网 安装brew Brew安装 执行代码 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebr
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