Приветствую. В выпуске про Flutter был анонс flutter-filial подкаста. В силе?

Да, до конца января всё будет. Все апдейты тут: https://t.me/flutterdevpodcast_news.

Ну не знаю, мне куда проще нажать на виджет в статус баре и одним нажатием открыть/обновить IDE, к тому же экономия 6 иконок(в моем случае) на doc панели

это всё вкусовщина

По такой логике все что угодно можно назвать вкусовщиной)

всё так

В убунтовских ппа лежит версия, приготовленная флетпаком. Отзывы у нее плохие.

snap версия ок

всегда up to date

в следующее воскресенье (скорее всего в 10 утра по Москве) у нас то, что должно было быть выпуском #58, но так и не вышло. Слава Тарасов (ex-Prisma) расскажет про такие неведомые для многих вещи, как ситуацию с ML на Android на текущий момент. Как же все эти модели запустить с такой большой фрагментацией.

Просьба от редакции: до записи выпуска поделитесь своим опытом ML в Android в чатике подкаста: https://t.me/androiddevpodcast , а также будем рады вопросам по теме

#BackToFuture58 😏

Эх... Самый больной вопрос уже озвучили.😢
Можно лишь добавить, что в большинстве туториалах зависимость объявлена с + вместо конкретной версии.
Этот тот редкий случай, когда со 100% вероятностью этот плюсик полюбит в самых ярких цветах акта садомии.
Так что лучше сразу указать версию и без лишней необходимости не обновляется на новую версию.)

Опыт небольшой(даже до продакшн пока не дошёл).
Так что сказать особо нечего. Ну, разве, что все работает. Если конечно звёзды сходятся и ветер дует в попутном направление. ))
Сейчас в контексте андроид больше волнует как все оптимизировать в плане скорости работы и объемам занимаемого места.
Так же непонятно с дистрибуцией. Легально ли, если приложение будет тянуть со своего сервера модели? Или гугл придет с  паяльником?

Ну и как вообще андроид разработчику зайти в этот чудный мир и не тронуться умом? И не остаться без последних трусов?😂

У гугл кстати сервис есть, в бете вроде, которому можно скормить данные а на выходе модель без боли. Правда он за деньги, но есть триал.

Используем машинное обучение на проекте, каких-то серьезных проблем сказать не могу, как обычно есть нюансы, но не более.
iOS клиент использует свой нативный coreML (не хотели тащить тонну гугловых библиотек), на android испольузется Firebase MLKit.
Моделька тренится на tensorflow, потом конвертится в tensorflow lite для андроида и что-то другое для айоса. Из нюансов пришлось отказаться от использования каких-то типов данных, потому что тип не поддерживался на tflite.

Firebase MLKit работает стабильно, наша моделька отрабатывает за 200-250мс, на вход подается 600 значений, на выходе 5.
Из плюсов есть автоапдейт модельки через фаербейз, но как нюанс апдейт срабатывает только при app onCreate() и этот процесс никак не кастомизируется. Айосники писали свою приблуду для синхронизации моделек.

Snap автоматически выкачивает обновления каждый день, независимо от моего желания, и это невозможно отключить.
И если винда (тоже устанавливающая некоторые обновления насильно) еще умеет отличать вайфай, розданный с телефона в роуминге, и безлимитный интернет дома, то снап этого делать не может.
Слабо представляю, зачем себе в систему такой виндовз ставить. Лучше уж руками обновлять.

Автоапдейт можно выключить, давайте без срачей. Если интересно - давай лс

на cpu всё понятно, запустил и то что на coreml посчитается за ~1 секунду занимает 30 секунд на tensorflow
причем tensorflow mobile с начала года depricated, мол переходите на lite. на наших тестах lite в 2-2.5 раза медленнее и в 1.5 раза больше памяти отъедает (проблема не только у нас, на github у них есть issue)
Собственно *вопрос*: compute shaders появились в GLES 3.1 ещё в 5ом андроид, почему никто не использовал? и вот спустя 5 лет, tensorflow lite перевели некотрые операции на шейдеры (вот буквально 4 дня назад https://www.tensorflow.org/lite/performance/gpu)

Тут говорили про гост раньше. Гугл сам нафигачил свои стандарты качества https://developer.android.com/docs/quality-guidelines/core-app-quality

ну норм ) надо почитать

Telegram не пройдет😂