Публикации по теме 'heartbeat'
Лучшие практики разработки Flutter
При разработке на любом языке программирования или фреймворке, как правило, рекомендуется изучить установленные передовые практики и следовать им. Это еще более важно для Flutter, учитывая способ создания и воссоздания виджетов.
Для получения дополнительной информации о виджетах и общей информации о Flutter, ознакомьтесь с моим обзором архитектуры Flutter .
Следование общепринятым передовым практикам во Flutter также особенно важно по нескольким конкретным причинам:..
Фильтрация спама с использованием пакета слов
Руководство по созданию собственного спам-фильтра на Python
В этом посте мы собираемся использовать один простой алгоритм обработки естественного языка (НЛП), известный как мешок слов , чтобы классифицировать сообщения как спам или спам. Используя набор слов и функций, связанных с НЛП, мы получим практический опыт работы с небольшим набором данных для классификации SMS.
Итак, чего мы ждем?
Проблема: спам-сообщения
Спам-электронные письма или сообщения относятся к широкой..
Сравнение платформ мобильного машинного обучения
Чтобы помочь вам выбрать лучшее
Сравнение платформ мобильного машинного обучения
Углубленный анализ Firebase ML Kit, Clarifai, Fritz AI, Skafos.ai и Numericcal
За последние несколько лет мы видели, как много стартапов и даже зрелых компаний предлагали новые мобильные приложения или функции, основанные на машинном обучении и искусственном интеллекте. Эти функции требуют интенсивной обработки в режиме реального времени нейронными сетями.
Потенциальные убийцы этого опыта на основе..
Маркировка данных для обнаружения объектов
Аннотирование изображений для обнаружения объектов с помощью LabelImg, библиотеки Python с открытым исходным кодом
Если вы хотите обнаружить какие-либо трещины на любой поверхности, подсчитайте количество людей, проходящих по дороге, проверьте, носит ли человек маску или нет - для всех этих случаев использования компьютерного зрения, вероятно, потребуется модель обнаружения объектов, которая может помочь машина автоматически классифицирует и определяет местонахождение целевого объекта..
Защита сети и обмена данными между приложениями в Android
В настоящее время одна проблема, которая не обращает внимания на разработчиков Android, - это безопасность приложений. Хотя ОС Android обладает уровнем безопасности, которого достаточно в большинстве случаев, его можно улучшить, добавив дополнительный уровень безопасности с помощью некоторых расширенных механизмов и функций.
В сегодняшней статье мы расскажем о некоторых из этих передовых методов и механизмов для повышения безопасности ваших приложений.
Мы начнем с того, что покажем..
Классификация изображений на Android с использованием модели Keras, развернутой во Flask
В предыдущем руководстве под названием Загрузка изображения с Android на сервер Flask на базе Python мы создали проект, в котором приложение Android загружает изображение на HTTP-сервер, созданное с помощью Flask на Python.
Это руководство расширяет предыдущий проект, чтобы классифицировать это изображение на сервере Flask с помощью предварительно обученной модели классификации нескольких классов и отобразить метку класса в приложении для Android. Модель представляет собой модель..
Четыре метода исследования для более эффективного обучения моделей глубоких нейронных сетей
Глубокое обучение и обучение функций без учителя показали большие перспективы во многих практических приложениях. О современных характеристиках сообщалось в нескольких областях, от распознавания речи и изображений до обработки текста и не только.
Также было замечено, что увеличение масштаба глубокого обучения - в отношении количества обучающих примеров, параметров модели или того и другого - может значительно повысить точность. Эти результаты вызвали всплеск интереса к расширению..
