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Google Play 服务中的 TensorFlow Lite 已成为官方 ML 引擎

如今不少科技公司都将人工智能与机器学习的研究重点从服务器端转移至设备端。相比于原本的服务器端运算,设备端的运算速度更快、延迟更低、无需网络连接、并且能够更好地保护用户隐私,还能有效降低手机这类设备的电量消耗。 而在构建基于设备的 ML 功能时,Android 开发者通常有两种选择:一种是使用一个生产就绪的 SDK,该 SDK 带有预训练和优化的 ML 模型;另一种是开发者可以部署自己的自定义 ML 模型和功能,获得更多的控制权。 为了帮助提高机器学习技术在 Android 系统中的使用率,Google 在去年 7 月将 TensorFlow Lite 直接添加到 Play services 中。不过当时这项计划的还处于 Early Access 测试阶段,感兴趣的开发者需要访问官方页面注册登记才能提前参与。 经过一年多时间的发展,TensorFlow Lite 已经发展到每月通过数万个应用程序为数十亿用户提供服务。如今,随着 Google 为 Play services 带来了 TensorFlow Lite 的稳定版本,Google 正式宣布 TensorFlow Lite 已成为 ...

如何实现一个SQL解析器

作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie 一、背景 随着技术的不断的发展,在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度,越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言,支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛,让更多的用户能够使用大数据。 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中,同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。 二、为什么需要SQL解析器? 在设计项目系统架构时,我们通常会做一些技术调研。我们会去考虑为什么需要SQL解析器?怎么判断选择的 SQL 解析器可以满足当前的技术要求? 2.1 传统的SQL查询 传统的SQL查询,依赖完整的数据库协议。比如数据存储在MySQL、Oracle等关系型数据库中,有标准的SQL语法。我们可以通过不同的SQL语句来实现业务需求,如下图所示: 但是,在处理海量数据的时候,关系型数据库是难以满足实际的业务需求的,我们需要借助大数据生态圈的技术组件来解决实际的业务需求。 2.2 实际应用场景 在使用大数据生态圈的技术组件时,有些技术组件是自...

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