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AI輔助編程實戰(zhàn)：從零到一開發(fā)Swift性能框架的經(jīng)驗分享
最近公司轉(zhuǎn)型RN。受到RN中TanStack Query的啟發(fā)，結(jié)合在Self- Driving HD Map項目中地圖數(shù)據(jù)引擎的實戰(zhàn)經(jīng)驗，構(gòu)建...
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GCJ02到WGS84的轉(zhuǎn)換算法一、問題概述 在移動端開發(fā)過程中，往往地圖sdk或api（如高德地圖）會提供GCJ02的坐標，而操作系統(tǒng)會提供WGS84坐標，兩者之間需要一個相...
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六、模型瘦身及其影響機器學(xué)習(xí)模型文件，一般來說都是比較大的文件，即使是能夠用在移動端的小型模型，動輒也要幾十上百兆。模型瘦身能夠?qū)⑽募笮〕杀犊s減，我們首先看一下如...
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五、使用GPU和Apple Neural Engine我們知道，一般機器學(xué)習(xí)都會考慮使用GPU進行加速。從iOS 12開始，Core ML不僅支持了GPU加速，還支持了Apple Neural En...
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四、Core ML模型的熱更新關(guān)鍵詞：Core ML，熱更新，動態(tài)部署，動態(tài)加載 在《二、使用Core ML加載.mlmodel模型文件》中我們介紹了如何加載并使用.mlmo...
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三、將其他模型文件轉(zhuǎn)化成Core ML模型文件（PB）我們在工作或?qū)W習(xí)中，往往并不能夠直接得到Core ML模型。這就需要將其他模型轉(zhuǎn)化成Core ML。這篇文章將會介紹如何借助一個名為tf-cor...
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二、使用Core ML加載.mlmodel模型文件本文將介紹如何在具體的iOS項目中使用 Core ML模型。 主要步驟 一、準備一個Core ML模型 Core ML模型文件一般以.mlmod...
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一、前言
本系列文集主要會記錄我在“將機器學(xué)習(xí)模型部署到iOS App上”的一些學(xué)習(xí)和研究，記錄下來，以備查詢。如果能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?，那也是最好不過的了...