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    2023 Google 开发者大会:Firebase技术探索与实践:从hello world 到更快捷、更经济的最佳实践

    Firebase 是Google推出的一个云服务平台,同时也是一个应用开发平台,可帮助你构建和拓展用户喜爱的应用和游戏。Firebase 由 Google 提供支持,深受全球数百万企业的信任。开发人员可以利用它更快更轻松地创建高质量的应用程序。该平台拥有众多的工具和服务,其中包括实时数据库、云函数、身份验证和更多。近年来,Firebase推出了一系列的更新和新特性,其中包括并发属性。在本文中,前面我会向大家介绍这款产品的特性,以及如何使用它开发一个非常简单的应用,最后我们将探讨Firebase中 Cloud Functions for Firebase 的全新并发选项及其如何影响应用程序的开发。 在2023 Google开发者大会上Firebase带来了最新的特性动态分享,主题为 Firebase 应用打造更快捷、更经济的无服务器 API。本片文章就带领大家一同来体验最新的特性。为了兼顾还没使用过Firebase的小白,本文会前面会讲解一下Firebase的使用。

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    PCL滤波介绍(1)

    在获取点云数据时 ,由于设备精度,操作者经验环境因素带来的影响,以及电磁波的衍射特性,被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响,点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步,对后续的影响比较大,只有在滤波预处理中将噪声点 ,离群点,孔洞,数据压缩等按照后续处理定制,才能够更好的进行配准,特征提取,曲面重建,可视化等后续应用处理,PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法,例如:双边滤波,高斯滤波,条件滤波,直通滤波,基于随机采样一致性滤波, PCL中点云滤波的方案 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理情况,这几种情况分别如下: (1) 点云数据密度不规则需要平滑 (2) 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 (3) 大量数据需要下采样 (4) 噪声数据需要去除 对应的方案如下: (1)按照给定的规则限制过滤去除点 (2) 通过常用滤波算法修改点的部分属性 (3)对数据进行下采样 双边滤波算法是通过取临近采样点和加权平均来修正当前采样点的位置,从而达到滤波效果,同时也会有选择剔除与当前采样点“差异”太大的相邻采样点,从而保持原特征的目的

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    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。

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    领券