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TensorFlow.js 微信小程序插件开始支持模型缓存

现在的深度学习模型,动辄几十M,多则一两百M。这个时候开发人员就需要进行取舍,选择那些模型规模小,但精度不那么高的模型。...比如图片分类,我们就不要选择Inception V3或ResNet之类的超大规模模型,而是选择针对移动设备优化的MobileNet,也能取得不错的效果。...storage 以用户维度隔离,同一台设备上,A 用户无法读取到 B 用户的数据;不同小程序之间也无法互相读写数据。所以我们只能选用小于10M的模型。...启用模型缓存也非常简单,步骤如下: 修改app.json文件,将tfjsPlugin的版本修改为0.0.8....); this.model.save(localStorageHandler); } } 和浏览器缓存机制有点不同的是,只有在代码包被清理的时候本地缓存才会被清理。

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    前端“秀肌肉”,云端 Photoshop 亮相

    Photoshop 的 UI 元素来自 Adobe 的 Spectrum Web 组件库,Adobe 设计系统中的各种实现均来自该库。...将云端模型转为本地设备运行,有助于改善隐私、延迟和成本。 TensorFlow.js 是谷歌发布的一套开源机器学习库,主要面向希望在浏览器中运行客户端的 JS 开发人员。...其中的 AI 模型已经由 TensorFlow 转换为 TensorFlow.js,因此可实现本地运行: // Load Select Subject modelconst model = await...tf.loadGraphModel('select_subject.json');// Run inference on image tensor const {mask, background} =...关键模型也进行了优化,重点关注 Conv2D 等重视性能的操作类型。Photoshop 还可根据性能需求,选择在本地设备还是云端运行模型。

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    微信小程序爆款案例拆解:智能停车场管理系统开发全流程 ——一个从硬件联调到支付闭环的踩坑指南

    [小程序层] [云端层] 地锁传感器 ---MQTT---> 设备网关 ---云函数---> 实时数据库 摄像头 ---RTSP---> 视频推流 -...(真实踩坑记录) 当用户张先生在第7次支付失败后准备投诉时,我们的容灾机制自动触发: 本地存储未支付订单的二维码快照 离线时生成支付凭证加密存至Storage 网络恢复后自动执行补偿交易 支付状态机的完整迁移图...反直觉"指标(数据可视化实战) 在管理后台,我们刻意隐藏了"总车位数"这个常规指标,转而突出: 热力图熵值:反映车位使用均衡度 周转健康指数:结合停留时长与周转次数 逃单预测评分:基于历史行为的机器学习模型...:将TensorFlow模型转换为TensorFlow.js在小程序端运行 const model = await tf.loadGraphModel('model/ensemble_2023.json...BUG更好处理:重启设备就能解决80%的问题 用户更在意停车过程的"确定性"而非"低价":明确的可视化指引价值>优惠券 物业管理方真正需要的是"可解释性报表":AI预测模型必须附带决策依据 七、那些教科书不会告诉你的实战经验

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    Appium面试题

    本机应⽤程序可以离线⼯作并利⽤设备的通知系统。应⽤商店(例如 Google Play 或 Apple 的 App Store)⽤于安装本机应⽤程序。本机移动应⽤程序具有⾼⽔平的性能和可靠性。...混合应⽤程序在本机容器内运⾏,并使⽤设备的浏览器引擎(⽽不是浏览器)在本地呈现 HTML 和处理 JavaScript。...Web到本机的抽象层使您可以访问移动 Web 应⽤程序中不可⽤的设备功能,例如加速度计、摄像头和本地存储。混合应⽤程序不限于单⼀平台或移动设备。因此,⼀旦构建,它就可以在任何设备上运⾏。...Appium 提供了⼀个“Inspector”来记录和回放,类似于 Selenium IDE 的记录和回放⼯具。它检查⽂档对象模型以记录和播放本机应⽤程序⾏为,并以任何⾸选语⾔提供测试脚本。...(3)应⽤程序的卸载。 (4)如果应⽤程序在⽔平模式下受⽀持,则应⽤程序的⽅向。 (5)在各种设备和⽹络条件下测试应⽤程序的性能。 (6)测试应⽤程序的响应以及在提供⽆效的⽤户凭据时它的反应。

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    尝试 Google Gemma 模型 MacOS 本地部署

    同时也来说明一些有关大模型本地部署使用的一些个人体会,比如,你可能会有以下问题: 怎么本地部署使用? 我本地的电脑能不能跑? 本地跑的效果到底怎么样? 首先,我想敲醒你沉睡的脑子。...对于本地部署模型,你先要问清楚自己想要的是什么?也就是为什么需要本地部署,如果仅仅是想跑着玩,那没问题。...毕竟我也算是老设备了。...对于翻译任务来说,我觉得 Gemma 是可以帮助到你的,虽然依据可能有语法错误,但比一般的翻译好,它能理解一些语意意义的翻译。 做题 数学问题别想了,很容易翻车,其他场景问题还可以。...想要建立服务并调用接口以服务业务场景,说白就是拿来赚钱,但显然现在的反应速度不够,至少需要很多专业设备的支持。

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    分享几个IP获取地理位置的API接口

    :无 返回类型:json 返回值: greetheader:提示语(如上午好、中午好等) nickname:本机已登录的360账号 ip:本机IP地址...返回值: errno:错误编号(为零则代表成功) errmsg:错误信息 data:查询的IP所对应的地理位置(中间会有“\t”分隔地区与运营商) 请求示例:...地址(为空则查询本机IP) 参数传递方式:GET/POST 返回类型:json 返回值: r:是否请求成功 i:查询到的IP地址 c:查询到的IP所对应的地理位置...:GET/POST 返回类型:json 返回值: code:错误码(为零代表请求成功) country:国名 country_id:国名(英文缩写) area...http://www.ip138.com/ 老牌的IP查询网站 http://www.ip.cn/ 比较知名的IP查询网站 http://myip.com.tw/ 来自中国台湾的IP

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    Python通过代码获取本机局域网ip和公网ip

    Python 获取本机局域网 IP 通过创建一个 UDP 套接字,并连接到公共的 DNS 服务器(此处是 Google 的 8.8.8.8 ),然后通过套接字的 getsockname ()方法获取本地...最后关闭套接字连接并返回本地 IP 地址。最终输出将打印本机的 IP 地址。...format = json 的 API 端点,这个 API 会返回包含公网 IP 地址的 JSON 响应。我们从响应数据中提取出 IP 地址并将其返回。这样你就可以获取到你的公网 IP 地址。...format=json' # 发起GET请求 response = requests.get(url) # 解析JSON格式的响应数据 data = response.json...IP 地址 - 局域网内的设备通常使用本地 IP 地址(如 192.168.x.x 或 10.x.x.x )来互相通信,通过网络地址转换( NAT )可以共享一个公共 IP 地址访问互联网。

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    Spring 官宣,抛弃原生 JVM!网友:这是要单干啊!

    以下是来自 GraalVM 团队的 Vojin Jovanovic 的一段话。...如果项目正在使用受支持的依赖项,则可以在项目上进行尝试;如果出现问题,则引发错误或提出请求请求。...第一种转换旨在基于由惊人的 Andy Clement 设计和实现的推理引擎来生成 GraalVM 本机配置(反射,资源,代理,本机映像选项),该引擎了解什么是 Spring 编程模型和基础架构。...例如同春本地 MySQL 驱动支持提供线索,让一代机映像正确的条目reflect-config.json,resource-config.json以及native-image.properties如下:...{ // ... } 与提前转换系统一起使用时,最后一种可能是最强大的机制是使用 Spring Boot 部署模型与 GraalVM native 结合引入的封闭世界假设自动生成本机优化代码

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    Spring新版本抛弃JVM,可独立部署,网友:要自立门户???

    以下是来自 GraalVM 团队的 Vojin Jovanovic 的一段话。...如果项目正在使用受支持的依赖项,则可以在项目上进行尝试;如果出现问题,则引发错误或提出请求请求。...第一种转换旨在基于由惊人的 Andy Clement 设计和实现的推理引擎来生成 GraalVM 本机配置(反射,资源,代理,本机映像选项),该引擎了解什么是 Spring 编程模型和基础架构。...例如同春本地 MySQL 驱动支持提供线索,让一代机映像正确的条目reflect-config.json,resource-config.json以及native-image.properties如下:...{ // ... } 与提前转换系统一起使用时,最后一种可能是最强大的机制是使用 Spring Boot 部署模型与 GraalVM native 结合引入的封闭世界假设自动生成本机优化代码

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    Spring 官宣,干掉原生 JVM!

    以下是来自 GraalVM 团队的 Vojin Jovanovic 的一段话。...如果项目正在使用受支持的依赖项,则可以在项目上进行尝试;如果出现问题,则引发错误或提出请求请求。...第一种转换旨在基于由惊人的 Andy Clement 设计和实现的推理引擎来生成 GraalVM 本机配置(反射,资源,代理,本机映像选项),该引擎了解什么是 Spring 编程模型和基础架构。...例如同春本地 MySQL 驱动支持提供线索,让一代机映像正确的条目reflect-config.json,resource-config.json以及native-image.properties如下:...{ // ... } 与提前转换系统一起使用时,最后一种可能是最强大的机制是使用 Spring Boot 部署模型与 GraalVM native 结合引入的封闭世界假设自动生成本机优化代码

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    VisualStudio 使用 FastTunnel 辅助搭建远程调试环境

    有时候需要远程调试一些用户问题,期望能使用本机的 Visual Studio 开发环境,调试远程的用户的设备上的应用。...这时会遇到的一个问题是如何让本机的 Visual Studio 可以连接上远程的用户的设备,从而进行调试。...本文将告诉大家如何采用 FastTunnel 工具,让本机的 Visual Studio 和远程的用户的设备建立调试联系,搭建远程调试环境,从而支持远程调试 开始之前需要先介绍一下 FastTunnel...但愿我的读者不会这么傻 接着打开 config 文件夹,编辑里面的 appsettings.json 文件。这个文件里面写满了注释,相信大家看着注释就知道是怎么回事。核心关注的就是开发的连接端口。...例如上文写了将本地的 60123 端口,映射到服务器的 1275 端口上,这就要求服务器的 1275 端口是防火墙允许的端口,不能被防火墙拦截 我的配置的内容代码如下 { "Logging":

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    使用 Cordova 构建应用的流程

    它们为 Cordova 和本地组件提供了一个相互通信和绑定到标准设备 api 的接口。 这使你能够从 JavaScript 调用本机代码。 预装环境 下载并安装 Node.js。...这个简化版本的设备插件提供了一个简单的例子来作为一个模型: 本机端调用的服务名称。 这对应于一个本机类,下面列出的本机指南中提供了更多关于该类的信息。 "action": 呼叫本地方的操作名称。 这通常对应于本机类方法。...性能考虑 点击与触摸 最大和最简单的错误,你可以使用点击事件。 虽然这些"工作"在移动设备上还不错,但大多数设备都会延迟300毫秒,以区分触摸和触摸"保持"事件。...一个桌面应用程序每30秒吞下500行 JSON 数据,在移动设备上的速度和耗电量一样慢。

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    程序员必备!网络排错思路总结

    无论是OSI七层模型还是DoD模型,都是用来描述网络通信的一个过程,以让我们对网络数据的发送和接收有一个大致的认识。...OSI七层模型对应OSI七层模型的协议,DoD模型对应DoD模型的协议,也就是TCP/IP协议栈(这一份最全的TCP总结,请务必收下)。...在这一步,下面几点是需要注意排查的: 确认电脑本身的网卡有没有问题 确认接的网线有没有问题 本机所连接的交换机(如果可以去机房查看的话) 如果上面这几点排查都没有问题了,那么就是该网络环境中的其他设备问题了...3.2 查看本机IP地址、路由、DNS的设置是否有问题 上面第一步,物理链路的排查没有问题了,也就是说,电脑接上网线之后,电脑有反应了,可以识别,但是网络还是不通,来到这一步,就应该先把注意的范围放在电脑的设置上面了...3.4 测试ping公网ip的通畅情况(平时要记几个外部IP) 来到这一步的时候,就说明前面三步是没有问题的,也就是说,本地局域网络的通信是正常的,这时要做的就是判断本地局域网络与外网(公网)之间的通信有没有问题了

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    北京百思可瑞教育:Uniapp与原生交互实现图片边缘拉伸效果的技术方案

    stretchCache = new Map(); async function cachedStretch(imagePath, insets) { const cacheKey = `${imagePath}-${JSON.stringify...自动化截图测试Android调试:Android Profiler分析内存占用Systrace跟踪渲染性能跨平台工具:Uniapp调试基座的自定义日志系统Sentry错误监控集成六、进阶优化方向6.1...TensorFlow.js实现智能边缘检测:javascriptasync function autoDetectInsets(imageElement) { const model = await tf.loadGraphModel...('https://example.com/edge-detection/model.json'); const tensor = tf.browser.fromPixels(imageElement...实际项目测试表明:渲染性能:iOS端平均耗时8-12ms,Android端15-20ms内存占用:比CSS方案降低约35%兼容性:覆盖98%以上主流设备未来可探索的方向包括:集成Metal/Vulkan

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    ​解密prompt系列58. MCP - 工具演变 & MCP基础

    函数表达阶段早期的工具描述多采用简单的函数形式,通常通过提示词(Prompt)要求模型输出包含工具名称和参数的JSON对象。...引入结构化推理虽然OpenAI,Anthropic等闭源模型先后推出了Function Calling的接口能力,但是众多开源模型仍无法使用类似的能力,并且手工编写工具的JSON Schema也较为复杂...而转折点则是24年结构化推理的普及,基于掩码的结构化推理能力(不熟悉的朋友看这里LLM结构化输出)不仅显著提升了模型生成工具JSON Schema的准确性,同时还让Pydantic这个数据验证和解析库进入了大家的视野中...像Langchain、LlamaIndex、DSPY等开源框架都开始引入Pydantic来自动生成工具的JSON Schema。这样不仅解析部分能自动化标准化,生成工具描述的部分同样也被标准化。...,无需每个Agent独立处理传输无关性:支持HTTP、Stdio等多种传输层,统一了Agent进程内本地工具和远程API调用MCP协议说到这里MCP相关的核心架构已经比较清晰了,就是按照JSON-RPC

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