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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

    機器學習模型文件,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,一般機器學習都會考慮使用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...

  • 一、前言

    本系列文集主要會記錄我在“將機器學習模型部署到iOS App上”的一些學習和研究,記錄下來,以備查詢。如果能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭且彩亲詈貌贿^的了...

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