2018-07 的文章
在Android手机上使用PaddleMobile实现图像分类
你的项目已经涵盖了使用PaddleMobile进行图片预测的完整流程，包括模型下载、加载、图像预处理以及结果展示。以下是对代码和步骤的一些补充说明： ### 补充说明 #### 1. **环境准备** 确保在运行此项目的环境中安装了必要的依赖： - 安装Android Studio。 - 配置好Android开发环境（Java或Kotlin）。 - 确保你的设备或者模拟器有互联网连接，以便下载
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十四——把PaddlePaddle迁移到Android设备上
这篇文章详细介绍了如何将训练好的PaddlePaddle模型集成到Android应用中，包括构建PaddleMobile库、在Android项目中使用JNI技术调用C++代码、以及如何将图像转换为PaddlePaddle可以接受的输入格式进行预测等步骤。以下是对文章内容的一个总结和补充说明： 1. **准备环境**：确保你的开发环境已经安装了必要的工具，包括Android Studio, Pad
阅读全文Android的单个或多个权限动态申请
这篇文章详细地介绍了在Android应用中处理权限请求的方法。具体来说，它分为几个部分： 1. **单个权限的申请**： - 首先展示了如何检查和请求单一权限（如使用相机、写入外部存储等）。 - 检查当前是否有该权限，如果没有则添加到列表中。 - 如果列表不为空，则调用`ActivityCompat.requestPermissions()`方法来请求这些权限。 2.
阅读全文TensorFlow的安装
这篇文章详细介绍了在本地使用TensorFlow进行模型训练与预测的具体步骤，特别强调了如何通过Docker容器来安装和配置TensorFlow，以确保开发环境的稳定性和可移植性。主要内容包括以下几个方面： 1. **安装TensorFlow依赖**：首先需要安装特定版本的Python、pip以及虚拟环境。推荐使用指定版本（如3.5）以避免兼容性问题。 2. **利用Docker容器简化安装过
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