Y
спасибо
Size: a a a
2019 January 29
2019 January 30
ST
Выпуск где?🤨
DN
да, где?
DN
https://androiddev.apptractor.ru/android-dev-podkast-85/
Подкаст #85. ML в Android
Machine Learning, а вернее запуск моделей на мобильных устройствах, тема не столько популярная, как выбор архитектуры мобильного приложения, но в ней таится очень много интересного. Интервью со Славой, бывшим разработчиком Prisma, о всех его приключениях в мобильном ML мире. В выпуске вы узнаете сколько тензоров нужно, чтобы сжечь Xiaomi и как не уйти в запой, когда инференс на одном устройстве занимает 3 секунды, а на другом с той же моделью 5 минут.
https://github.com/XiaoMi/mace - Xiaomi MACE
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ - Firebase ML Kit (beta)
https://tensorflow.org/lite/ - TensorFlow Lite
https://research.fb.com/downloads/caffe2/ - Caffe2 by Facebook
https://pytorch.org/ - PyTorch
https://code.fb.com/ml-applications/qnnpack/ - Optimized Mobile Deep Learning by Facebook
https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk - Qualcomm Neural Processing SDK for AI (SNPE)
https://developer.huawei.com/consumer/en/devservice/doc/2020315 - HUAWEI HiAI
https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks/ - Neural Networks API by Google
http://ai-benchmark.com/ - AI benchmarks
https://blog.prismalabs.ai/real-time-portrait-segmentation-on-smartphones-39c84f1b9e66 - Prisma about portrait segmentation
https://www.androidauthority.com/kirin-970-vs-snapdragon-845-859742/ - NPU vs DSP
А еще не забудьте послушать пилотный выпуск подкаста про Flutter https://soundcloud.com/flutterdevpodcast/0-pilotnyy-vypusk
Подкаст #85. ML в Android
Machine Learning, а вернее запуск моделей на мобильных устройствах, тема не столько популярная, как выбор архитектуры мобильного приложения, но в ней таится очень много интересного. Интервью со Славой, бывшим разработчиком Prisma, о всех его приключениях в мобильном ML мире. В выпуске вы узнаете сколько тензоров нужно, чтобы сжечь Xiaomi и как не уйти в запой, когда инференс на одном устройстве занимает 3 секунды, а на другом с той же моделью 5 минут.
https://github.com/XiaoMi/mace - Xiaomi MACE
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ - Firebase ML Kit (beta)
https://tensorflow.org/lite/ - TensorFlow Lite
https://research.fb.com/downloads/caffe2/ - Caffe2 by Facebook
https://pytorch.org/ - PyTorch
https://code.fb.com/ml-applications/qnnpack/ - Optimized Mobile Deep Learning by Facebook
https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk - Qualcomm Neural Processing SDK for AI (SNPE)
https://developer.huawei.com/consumer/en/devservice/doc/2020315 - HUAWEI HiAI
https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks/ - Neural Networks API by Google
http://ai-benchmark.com/ - AI benchmarks
https://blog.prismalabs.ai/real-time-portrait-segmentation-on-smartphones-39c84f1b9e66 - Prisma about portrait segmentation
https://www.androidauthority.com/kirin-970-vs-snapdragon-845-859742/ - NPU vs DSP
А еще не забудьте послушать пилотный выпуск подкаста про Flutter https://soundcloud.com/flutterdevpodcast/0-pilotnyy-vypusk
ES
❤️ спасибо за рекламу, тем более, что Слава уже засветился не только в мире Android, но и в мире Flutter, и скоро с коллегами расскажет об этом поподробнее
ST
П А С И Б А 👍
DN
вы потом расскажите, как выпуск
DN
а то я не слушал
A
вы потом расскажите, как выпуск
Это тот который был утерян? Или другой?
A
Утерянного не видно в iTunes
DN
это новый
DN
того не будет
DN
никогда
RB
Ноо́оооооооо
RB
Соре не удержался
2019 January 31
ST
Спасибо за выпуск. Все грустно. (
A
никогда
помянем
NY
Аминь🙏
DB
вы потом расскажите, как выпуск
Субъективно, один из лучших выпусков. Я не был знаком с ML близко до прослушивания этого подкаста, но приглашенный гость кажется очень грамотным. Все освещено доступно и понятно. Возможно, стоит разбавлять традиционные выпуски подобными "типа" интервью.