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Android传感器介绍

Android传感器介绍传感器:能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。而手机上的感器是手机上通过芯片来感应的元器件。手机上可以搭载的传感器有以下这些(下列括号代表Android定义支持传感器的常量):方向传感器(TYPE_ORIENTATION)加速感应器(TYPE_ACCELEROMETER)陀螺仪传感器(TYPE_GYROSCOPE)磁场传感器(TYPE_M

#android
在安卓中使用Firebase ML Kit实现中文OCR识别功能

Firebase是由Google提供的实时全方位的移动后端云服务平台,这是一个主要功能都基于云端的服务平台,其提供多项远程功能如:远程数据库、认证、云存储、云函数;同样也提供一些本地功能如:本地数据库,性能检测,崩溃策略。本文提到的MLkit也是其提供的本地客户端功能之一ML Kit是谷歌官方提供的一款机器学习 SDK,同样的也提供了“设备端”和“云端”两种API。它包含了一系列预训练模型,提供诸

#android
使用Firebase ML Kit和CameraX实现二维码扫描 (1)

目录一.介绍1.什么是CameraX?2.什么是Firebase ML Kit?二.设置项目三.在屏幕上显示摄像机输入四.检测二维码五.运行效果六.常见问题七.总结反思一.介绍1.什么是CameraX?CameraX是在Google I / O 2019上宣布的Jetpack支持库。该库的主要目的是通过提供一致且易于使用的API来帮助开发人员简化相机应用程序的开发。2.什么是Firebase ML

#android
Android基于虹软(ArcSoft)实现从0到1的人脸识别demo1

# Android基于虹软(ArcSoft)实现从0到1的人脸识别demo1、在虹软的开发者中心创建一个自己的应用,将APP_ID与SDK_KEY记录下来,后面会用到。创建完后就可以下载SDK了。2、下载完后,就可以根据SDK包里的开发说明文档和代码进行参考和学习。以下是开发说明文档中的SDK包结构的截图。3、创建一个空项目,将SDK包里的.jar文件和.so文件复制到该项目的如下包下。接下来的配

#android#gradle#android studio
Android基础之Fragment

本文旨在记录在Android Studio学习中关于Fragment的部分学习过程提示:以下是本篇文章正文内容Fragment 表示应用界面中可重复使用的一部分。Fragment 定义和管理自己的布局,具有自己的生命周期,并且可以处理自己的输入事件。Fragment 不能独立存在,而是必须由 Activity 或另一个 Fragment 托管。Fragment 的视图层次结构会成为宿主的视图层次结

#android#android studio#ide
Android开发之语音识别

Android开发之语音识别开发背景RecognizerIntent相关知识代码解释完整代码项目运行及问题解决开发背景最近了解了一下Android Q(安卓10),得知Android Q基于语音识别技术,不需要联网就可以将视频中的语音实时转化成字幕这一功能。其实,在安卓中实现语音识别的代码很简单,我们要实现的就是调用谷歌API获取搜索结果,然后根据这个结果做自己想要的功能。Android 中主要通

#android
探索Android+AI:端侧大模型普及下的技术革命与应用浪潮

新增案例:零售行业,步步高超市的Android智能收银设备,端侧模型本地识别商品条形码、称重数据,同时分析购物车商品关联(如买面包的用户常买牛奶),实时推送优惠券,结算速度提升30%;系统级效率提升:Android 15的“AI应用启动优化”,端侧模型学习你的使用习惯,预判你要打开的App,提前加载,启动速度提升20%;新增案例:零售行业,步步高超市的Android智能收银设备,端侧模型本地识别商

#android#人工智能
Android + AI 技术融合:从性能优化到端侧大模型实战

本文面向有 Android 底层/架构实现经验与 AI 工程背景的读者,深入分析 TensorFlow Lite 在移动端的性能增强技术、端侧大模型(On-device LLM)的可行性与实现细节、端侧语音/图像/文本理解能力的增强路径,以及 MediaPipe 在实时视觉中的工程化应用。文章包含原理分析、工程实践、关键代码片段、性能调试/排错指南与若干实战案例,力求超过同类博客的深度与可复现性。

#android#人工智能#性能优化
Android与AI技术融合深度解析:从TensorFlow Lite优化到端侧大模型实践

本文将深入探讨TensorFlow Lite的性能优化策略、端侧大模型的普及应用,以及语音识别、图像识别和文本理解等AI能力的全面增强,并结合MediaPipe在实时视觉中的应用实践。Android与AI的融合正在推动移动应用进入新的发展阶段。通过TensorFlow Lite的深度优化、端侧大模型的普及应用,以及多模态AI能力的全面增强,移动设备正在成为强大的AI计算平台。未来,随着硬件性能的进

#人工智能#android#tensorflow
端侧大模型(On-device LLM)开始普及:Android 端侧推理的技术细节分析

端侧大模型的普及,并不是单一技术突破的结果,而是模型工程、推理框架和硬件能力协同演进的产物。从 Android 平台的发展趋势来看,On-device LLM 正在逐步成为操作系统层面的智能基础设施,为移动端应用提供低延迟、隐私友好的语言理解能力。这也意味着,未来 Android 开发者将不可避免地与端侧 AI 技术产生更深层次的交集。作者:林周淦端侧大模型(On-device LLM)开始普及:

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