Gradle 是一个开源的构建自动化(build automation)工具。有关构建自动化的定义请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Build_automation。同时 Gradle 被设计得足够灵活可以被用来构建几乎任何类型的软件。
本篇文章翻译自tensorflow官网,会加上自己的一些实操讲解,便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow,我们将通过两种方式来构建我
这是一个开源的表格控制组件,支持Winform、WPF和Android平台,可以方便的加载、修改和导出Excel文件,支持数据格式、大纲、公式计算、图表、脚本执行等、还支持触摸滑动,可以方便地操作表格。
近日,PyTorch 开发者大会如期召开。在会上,Meta 发布了PyTorch Live,这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。PyTorch Live 支持单一的编程语言JavaScript,可以为 Android 和 iOS 两个移动端操作系统开发的应用程序,并准备定制机器学习模型以供更广泛的 PyTorch 社区使用。
Gradle 只运行那些输入和输出有改变的任务,从而避免无效的工作。另外,还可以通过缓存开关重用之前的任务输出(其他的机器上的缓存也是可以的)。 Gradle还实现了许多其他优化,开发团队会持续不断地改进Gradle的性能。
在本系列的前作中,我们学习了为什么要用Gradle、Gradle的入门基础和Groovy的基础,这些文章为Gradle的入门打下了基础,这一篇我们要来学习Gradle的插件。
在 2018 年时,Google 推出了《猜画小歌》应用:玩家可以直接与AI进行你画我猜的游戏。通过画出一个房子或者一个猫,AI 会推断出各种物品被画出的概率。它的实现得益于深度学习模型在其中的应用,通过深度神经网络的归纳,曾经令人头疼的绘画识别也变得易如反掌。现如今,只要使用一个简单的图片分类模型,我们便可以轻松的实现绘画识别。试试看这个在线涂鸦小游戏吧:
这个项目是一个提供纯 Python 异步接口的 Telegram Bot API 库。它与 Python 3.8+兼容,并包含一些高级类,使机器人开发变得简单和直观。该库支持 Telegram Bot API 6.8 的所有类型和方法。
今年初,Facebook 推出了 PyTorch 1.0,该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前,你需要很熟悉 Scikit-learn,Pandas,NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
build.gradle是为了构建Android项目的脚本。Gradle构建脚本并不是使用传统的XML,而是基于Groovy的domain-specific language (DSL),而这种动态语言是为了JVM使用的。也就说明,我们可以使用任何一种基于JVM的语言来写自定义的插件。
机器学习之初,可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数,机器学习工程被称为“炼丹”。那时候,数据是规则,目标是明确,世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过,“机器学习算法的90%都是数据处理”,“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题,原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起,数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
作者:Prerna Khanna、Tanmay Srivastava、Kanishk Jeet
在会上,Meta(原名 Facebook)发布了PyTorch Live,这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。
上周,谷歌公布了该公司有史以来体量最大、功能最强的 AI 模型 Gemini,这也是谷歌在推动 AI 实际落地过程中的重要一步。Gemini 模型共分为三个版本:Ultra 版、Pro 版与 Nano 版。谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini:从 Pixel 8 Pro 开始,Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统;而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google Bard。
用户可以在Android 12中自定义颜色和显示风格。新的颜色自定义功能允许用户组合各种颜色和样式,为他们的移动设备创建独特的外观和显示风格。例如可以调整字体,大小,行宽等。
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
概述 前几天的 Windows Developer Day 正式发布了 Windows AI Platform,而作为 Windows AI Platform 的模型定义和训练,更多还是需要借助云端来实现。Azure 无疑是一个很好的选择。 Azure 作为微软近几年主推的云服务,在 AI 和 Machine Learning 方面也处于领先水平。目前 Azure 提供的 AI 能力涵盖了机器视觉、语义语音、语言理解、语言翻译、认知服务等各个领域。它们大多以封装的 API 出现,开发者不需要关心训练数据集的
这是 #11WeeksOfAndroid 系列的最后一篇文章。感谢您在过去的时间里和我们一起深入探索 Android 开发的关键领域。下面来和我们一起回顾这些精彩内容吧:
本博客深入探讨了《深入理解Gradle构建系统的工作原理》这一主题。Gradle是一个面向多项目的自动化构建工具,在软件开发中具有重要的地位。了解其工作原理对于开发人员来说是非常有益的。
我们经常谈到的移动互联网是与智能手机密不可分的,iPhone 这样的智能手机改变了人们使用手机的交互方式——由功能机(feature phone)的按键式交互变成了触控式交互。对于开发者而言, 意味着嵌入式应用框架的转变,详情可以参考《探索嵌入式应用框架(EAF)》。
本届大会首次采取全线上直播的形式进行。去年受疫情影响,一年一度的谷歌I/O大会被迫暂停,如今再度归来让这场年度科技盛会有了更多看点。
Jenkins是一个开源的、可扩展的持续集成、交付、部署(软件/代码的编译、打包、部署)的基于web界面的平台。允许持续集成和持续交付项目,无论用的是什么平台,可以处理任何类型的构建或持续集成。
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库,用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法,可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
ViewModel 架构组件 是 视图 View 与 数据模型 Model 之间 数据交互的 桥梁 ;
在 " Create New Module " 对话框中 , 选择 创建 " Java or Kotlin Library " 类型的依赖库 ;
自深度学习重新获得公认以来,许多机器学习框架层出不穷,争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano,到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow,许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择?
机器学习现在被成千上万的企业所使用。它的无处不在有助于推动越来越难以预测的创新,并为企业的产品和服务构建智能体验。虽然机器学习随处可见,但它在实际实施时也带来了许多挑战。其中一个挑战是能够快速、可靠地从开发机器学习模型的实验阶段过渡到生产阶段,在生产阶段可以为模型提供服务,从而为业务带来价值。
在插件模块中的 src/main 目录 下创建 groovy 目录 , 用于存放 Groovy 代码 , 在其中定义包名以及包名下的源码 :
在推出六个月后,谷歌扩展了其基于 AI 和云的实验性共享工作空间项目 IDX,引入了 集成的 iOS 模拟器和 Android 模拟器、新的项目模板,与 Nix 包管理器更好的集成,等等。
大家好,我是来自Google Research的高级软件工程师汪启扉,首先感谢LiveVideoStack邀请我在此处演讲。今天,我的主题是高效终端设备机器学习的最新进展 。
Vertex AI 是谷歌云提供的机器学习平台服务(ML PaaS)。随着本次发布,谷歌大模型的服务已普遍可用,企业和组织现在可以将该平台的功能与自身应用进行集成。
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
首先我们达成一个共识,框架是用来帮助我们提升效率,节省时间,避免处理那些低级细节的,如果能达到这个目标,就是一个合适的框架。选择合适的框架,会事半功倍。
很多微信机器人插件的用户都有一个问题,就是能够有一个合适的移动主题,这样用户在微信访问到的页面更加适配手机,所以今天就给大家推荐一个付费的 WordPress 移动主题:Mugwort。
自 2020 年底,Android Gradle 插件 (AGP) 已经开始使用新的版本号规则,其版本号将与 Gradle 主要版本号保持一致,因此 AGP 4.2 之后的版本为 7.0 (目前最新的版本为 7.2)。在更新 Android Studio 时,您可能会收到一并将 Gradle 更新为最新可用版本的提示。为了获得最佳性能,建议您使用 Gradle 和 Android Gradle 插件这两者的最新版本。Android Gradle 插件的 7.0 版本更新带来了许多实用的特性,本文将着重为您介绍其中的 Gradle 性能改进、配置缓存和插件扩展等方面的内容。
微软的Cognitive Services(认知服务)是该公司托管的AI算法的集合地。今天,该公司宣布推出几项Cognitive Services(认知服务)工具,包括微软自定义视觉服务,Face A
数字化已经改变了我们处理和分析信息的方式。信息的在线可用性呈指数增长。从网页到电子邮件、科学期刊、电子书、学习内容、新闻和社交媒体都充满了文本数据。其理念是快速创建、分析和报告信息。这是自动文本分类的
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
在 自定义 Gradle 插件 的 Extension 扩展 中 , 可以定义方法 , 定义的方法可以带参数 , 也可以不带参数 ;
本文翻译自:https://google.github.io/ExoPlayer/guide.html#mediasource
原文地址:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
谷歌2017发布会更新了挺多内容的,而且也发布了AndroidStudio3.0预览版,一些功能先睹为快。
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
在上一篇博客 【Android Gradle 插件】Gradle 自定义 Plugin 插件 ⑦ ( 自定义 Gradle 插件导入方式 | buildSrc 插件导入 | 构建脚本中自定义插件 | 独立文件 ) 中 , 总结了在 Android Studio 工程中 自定义 Gradle 插件 , 并在 build.gradle 构建脚本 中导入插件的代码 ;
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持,尤其是自然语言处理(NLP)和文本生成任务。
近日,Android Studio 4.1 版本正式发布,本文翻译自 Android 开发者博客。
我们很高兴发布了 Android Studio 4.1 稳定版,为大家带来一系列针对常见的编辑、调试和优化工作的功能。4.1 版本的重点诉求之一是帮助您在使用 Android Jetpack 库 (即 Android 的开发库套件) 时遵循最佳实践和提升代码编写效率。基于大家的反馈,我们直接在 IDE 中集成了诸多常用的 Android 库,从而改善了编写代码的体验。
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