Connect to SQL Server from Windows, MacOS, iOS, and Android using UniDAC

Windows, MacOS, iOS 및 Android 용 SQL Server에 대한 플랫폼 간 데이터베이스 응용 프로그램을 만드는 데모를 고려할 것입니다 이제 SQL Server를위한 교차 플랫폼 데이터베이스 응용 프로그램을 만들겠습니다

폼에 UniConnection 및 SQL Server 데이터 공급자 삭제 UniConnection에서 데이터 공급자 이름을 선택하십시오 서버, 데이터베이스, 사용자 이름 및 암호를 지정하십시오 이제 SQL Server에 대한 연결을 열 수 있습니다 쿼리의 경우 폼에 UniQuery 구성 요소를 놓고 두 번 클릭하고 SQL 쿼리를 입력합니다 이제 폼에 BindSourceDB 구성 요소를 놓고 UniQuery에 연결할 수 있습니다

그런 다음 컨트롤을 추가 할 수 있습니다 : 네비게이터, TEdit, TMemo 및 TImage 라이브 바인딩을 사용하여 추가 된 컨트롤을 UniQuery와 링크하십시오 Windows 대상 플랫폼에 대한 우리의 응용 프로그램을 실행하고 모든 것이 잘 작동하는지 확인하십시오 이제 MacOS 대상 플랫폼을 선택하고 응용 프로그램을 실행하십시오 알 수 있듯이, 우리의 응용 프로그램은 성공적으로 실행되었으며 MacOS의 MS SQL Server에 연결되었습니다

iOS에서 애플리케이션을 실행 해 봅시다 응용 프로그램은 iOS 장치에서도 성공적으로 실행됩니다 마지막으로 애플리케이션을 Android 기기에서 실행할 수 있는지 알아 보겠습니다 우리가 볼 수 있듯이, 우리의 응용 프로그램은 실행되고 가능한 모든 대상 플랫폼에서 연결을 설정합니다 SQL Server 용으로 크로스 플랫폼 데이터베이스 응용 프로그램을 만드는 것이 얼마나 쉬운 지 알 수 있습니다

데이터 액세스 구성 요소를 사용하여, 다른 많은 데이터베이스와 동일한 방식으로 자신 만의 크로스 플랫폼 데이터베이스 응용 프로그램을 만들 수 있습니다 관심을 가져 주셔서 감사합니다 자세한 정보는 당사 웹 사이트를 방문하십시오

Android Tips – USB Type C Android Accessories – DIY in 5 Ep 63

좋아, 이제이게 맞지 않아? 새로운 전화를받을 때마다 다시 모든 액세서리를 교체하고 싶지 않습니다! 나는 아이폰 사용자가 아니다! DIYin5에 오신 것을 환영합니다! 저는 Trisha Hershberger이고이 에피소드에서는 가장 손쉬운 USB-C 액세서리를 보여 드리겠습니다 너의 그 반짝 이는 새 전화

당신이 보는 것을 좋아한다면 가입하고 다른 다가오는 안드로이드 폰 팁을 확인하십시오 microUSB에서 USB -C 로의 변경이 실망스럽게 보일 수 있지만 장기적으로 볼 때 가치가있을 것입니다 솔직히 말해서, 액세서리가 다가 오기 전에 microUSB 년이 걸렸습니다 그 코드로 오래되고 더 큰 "miniUSB"케이블과 함께 제공되는 오늘날에도 여전히 장치가 있습니다

블레 그 그래서 우리의 반짝이는 새 휴대폰이 USB-C와 함께 나오기 시작했다고해서 모든 것을 의미하는 것은 아닙니다 우리의 시원한 액세서리의 그것은 아직 있습니다 나는 어댑터에 대해 이야기하고있다! 아마존의 USB-C에이 작은 microUSB 팩을 약 10 달러에 얻을 수 있습니다 그러면 시원한 작은 액세서리를위한 새로운 케이블을 모두 사지 않아도됩니다

그리고 안드로이드 폰이 아이폰의 길로 나아가고 우리의 사랑하는 사람을 빼앗을 때가되면 오디오 잭 다음 어댑터는 여기에서도 다룹니다 아무도 그들이 포트를 가져 갔기 때문에 완전히 새로운 헤드폰 세트를 사러 가고 싶지는 않습니다 멀리 떨어져 있고 현재는 USB-C 헤드폰 옵션이 없습니다 헤드폰 잭을 제거하는 것에 반대표를 던지 겠어 내가 말을하면, 의미한다

내 표결은 회사 번호가 아닙니다 Android 휴대 전화의 큰 장점 중 하나는 microSD를 사용할 수 있다는 것입니다 추가 스토리지로 하지만 플래시 드라이브는 어떨까요? 대부분의 최신 안드로이드 폰이 그 작은 포트를 플래시 드라이브도? 여기서 우리는 한 쪽은 USB-C를 지원하고 다른 쪽은 정상적인 USB를 지원하는 드라이브를 가지고 있습니다 PC와 휴대 전화간에 파일을 교환하려는 경우 매우 편리합니다 배터리 얘기합시다 배터리 뱅크에서 비디오를 본 적이 없다면 지금 확인해보십시오 아웃

배터리 충전 기술의 기본을 알려 줄 것입니다 여기서 언급 할 것은 휴대 전화를 충전 할 때 좋은 기회가 있다는 것입니다 배터리 뱅크의 USB-C 포트는 다른 포트를 사용하는 것보다 빠르게 충전합니다 일반적으로 USB-C 포트의 전원 출력은 다른 표준보다 빠릅니다 USB 포트 새로운 배터리 뱅크를 시장에 내놓고 있다면, 미래에 그것을 증명하고 하나는 USB-C 포트입니다

새로운 고급형 Android 휴대 전화 중 상당수는 일종의 무선 충전 기술을 제공합니다 – 그 usb C가 펑키로 간다면 훌륭한 백업입니다 -하지만 나는 빗나간 다 휴대 전화에 무선 충전 기능이 없거나 천국에없는 경우가 있습니다 귀하의 휴대 전화가 스타 벅스보다 다른 무선 요금 부과 표준을 사용하는 것을 금지합니다! 그 반짝이는 새 전화기를 던져 다른 것을 얻을 때인 것처럼 보입니다 또는

아마존에서 20 달러 미만의 가격으로 새로운 무선 충전기를 사용할 수 있습니다 그들은 모든 주요 무선 충전 표준을 지원하는 수많은 옵션을 가지고 있습니다 당신이 필요로하는 것을 골라야하고 알맞은 등급을 받았는지 확인하십시오 우리가 언급 할 마지막 액세서리는 모든 GoPro 및 droner 친구들에게 매우 편리합니다 저 밖에

여기서 우리는 USB-C 포트로 바로 밀어 넣을 수있는 microSD 리더기를 가지고 있습니다 영상을 업로드하지 않고도 소셜 미디어에 직접 업로드하려는 경우 매우 편리합니다 먼저 짐을 내리고 집으로 가져 가야합니다 이 카메라는 카메라 또는 무인기 케이스에 들어갈 수 있으므로 항상 편리하게 사용할 수 있습니다! 그 찌름이 조금 덜 바르지? 어떤 USB-C 액세서리가 아직 기다리고 계십니까? 아래 코멘트에서 알려주십시오 그리고 무선 충전이 작동하지 않는 사용자 중 한 명일 경우 스타 벅스와 왜 여기 있는지 알아 보려면이 비디오를 확인하십시오

이것이 DIYin5 에피소드의 전부입니다 내 이름은 Trisha Hershberger이고 곧 더 많은 기술 DIY를 보게 될 것입니다

How to use HC-06 Bluetooth module for Arduino and Android. AT Commands, texting and LED demo

이 비디오에서는 HC-06 블루투스 모듈 사용법을 배우게됩니다 AT 명령을 사용하여 제어하는 ​​방법 일부 LED를 원격으로 켭니다

이 분들을 환영합니다 Chenthedesignmaker입니다 내 채널은 전자 및 로봇 프로젝트 그래서 당신이 구독하는 것을 잊지 마세요 HC-06은 매우 보편적이며 경제적입니다 Android 사이의 통신을 가능하게하는 Bluetooth 모듈 기기와 Arduino 시장에 많은 HC-06 모듈이 있습니다

우리는이 ZS-040 버전에 대해 이야기하고 있으므로 세부 사항에 차이가 있습니다 당신이 그것을 확인하기 위해 설명에 링크가있을 것입니다 연결을 시작하자 먼저 5 볼트와 그라운드를 블루투스 모듈의 접지 및 VCC 일치 다음 단계는 d2를 연결하는 것입니다 전송 인 TXD로 그 후에는이 연결에있어 가장 까다로운 부분입니다

모듈이 33 볼트의 로직 레벨에서 실행되기 때문에 그래서 여기에 전압 분배기를 만들어야합니다 두 개의 저항기를 직렬로 연결합니다 여기 d3에 1 킬로 옴과 2 K 저항을 사용합니다 어떤 계산에 의해 중간 점은 3

3 볼트에 가까운 것을 생성해야한다 그 중심점을 RXD에 연결하면 모든 연결이됩니다 다음은 AT 명령에 대해 모듈과 통신하고 설정하는 방법을 배우겠습니다 일부 매개 변수 먼저 Arduino를 컴퓨터에 연결하고 설명에있는 AT 명령 프로그램을로드하십시오 일단 코드가 업로드되면 시리얼 모니터를 열 수 있습니다

하지만 우리가 무엇이든 입력하기 전에 이 작은 설정을 변경하고 개행과 캐리지 리턴이 맞는지 확인하십시오 그래서 우리가해야 할 첫 번째 일은 AT로 입력하는 것입니다 반환 값은 연결이 훌륭하고 모든 것이 좋다는 것을 의미합니다 우리가 시도 할 수있는 다음 것은 펌웨어 버전을 다시 제공하는 AT 플러스 버전입니다 이 모듈은 모듈의 이름이 무엇인지 물을 수 있습니다

귀하의 휴대 전화 및 상태에 표시되고 우리는 전송 속도를 요청할 수 있습니다 직렬 통신의 주파수 기본적으로이 모듈을 사용자 정의 할 수 있도록 비밀번호를 변경할 수도 있습니다 당신이 필요로하는 모든 것을 맞추십시오 AT 주석 및 모듈을 추가로 사용자 정의 할 수 있습니다 설명에서 링크를 확인할 수 있습니다 이제 무선으로 연결하자

우리는 같은 코드를 실행하는 Arduino를 가질 수 있습니다 설정에서 Android 기기로 이동하면 Bluetooth 및 HC-06으로 이동합니다 장치로 나타나야하며 기본 암호는 1234입니다 일단 연결되면 모듈과 통신 할 수있는 도구가 필요합니다 Google Play에서 다운로드 할 수있는 블루투스 단말기 앱을 사용하고 있습니다

한 번 HC-06에 연결하면 불안정하게 모듈 LED를 볼 수 있습니다 깜박임이 멈추고 더 긴 간격으로 두 번 깜박입니다 이제 우리는 텍스트를 앞뒤로 보낼 수 있습니다 다음으로 할 수있는 일은 Arduino는 코드 나 명령어를 해석하고 물건을 보내도록합니다 LED를 예로 들어 보겠습니다 몇 가지 추가 구성 요소를 추가해야합니다

하나는 220 옴 저항으로 LED와 물론 LED 자체를 보호합니다 우리는 디지털 핀 12에 저항기를 연결하고 또한 접지 된 LED를 음극으로 연결합니다 이제 우리가 입력해야 할 설명에이 주도 데모 코드를로드 할 수 있습니다 "O"는 LED를 켜고 끄는 "F" 잘하면이 비디오는 도움이됩니다 내 채널을 구독하는 것을 잊지 마세요 더 멋진 될 것입니다 블루투스와 LED 및 모든 종류의 것들이 계속 진행될 예정입니다 그래서 너는 그걸 좋아하고 다음에 너를 볼거야

How to download Official Tekken 7 game in Android on ppsspp || Only 350 MB || 2018 ||TECHNO KINGS

철권 7 다운로드 방법 안드로이드에만 350 메가 바이트 이것은 tekken 6의 모드입니다 AND if ~에 새로운 채널 그 후 PLZ 구독하기 테크노 킬링 스 이상 재미있는 동영상 그리고를 눌러라 종 아이콘 과 잊지 마라

명중하다 같은 버튼 그래서 친구 지금 너 아르 보고있다 게임 플레이 이의 경기 그래서 친구 없이 시간 낭비 ~시키다 도망 시작한 테크노 킹스 예, 이깁니다 sttart 수 있습니다 모든 브라우저 열기 나는 UC 폭음가를 여는 중이다 개점 그 다음 검색 막대로 이동하십시오

기다림 과 유형 technokings113blogspotin 이 링크 나는 설명으로 제공 할 것이다 또한 타이핑 할 수있게 해준다 잠시만 기다려라

이제 검색을 클릭하십시오 지금 가자 잠시만 기다려라 기다림 인스 타 그램에 날 팔 워우 해줘 설명의 링크 기다림 기다림 삼 2 1 가기 이리 이제 와서 다만 그걸 두들겨 라 또는 당신은 할 수있다 수색 그것 onread more를 클릭하십시오

How to install Android on a Raspberry Pi 3 using Windows

헤이 녀석의 R4GE VipeRzZ와 오늘 나는 안드로이드를 설치하는 방법을 보여 주겠다 Raspberry Pi 3에 올려 놓습니다

그래서 우리가 설치하려고하는 안드로이드 OS는 Emteria라고 불립니다 따라서 Emteria를 Raspberry Pi에 설치하려면 먼저 Emteria 설치 프로그램을 다운로드해야합니다 그래서 우리는이 링크를 여기에 올 것이고, 링크는 설명에있을 것이며, 이미 계정이 없으면 계정을 만들어야합니다 로그인하려면 이제 일단 로그인하면 여기에서 가격을 클릭 할 것입니다 그러면 다운로드 할 수있는 OS 버전이 표시되므로 무료입니다

버전, 개인용 버전 및 비즈니스 용 버전 이제 진짜 단점은 무료 버전은 매 8 시간마다 재부팅되므로, 그게 당신을위한 킬러라면 당신은 개인용 버전을 구입해야하지만 무료 버전은 상당히 잘 작동하므로 무료 다운로드를 클릭 한 다음 실행중인 운영 체제를 선택합니다 분, 그래서 나 Windows 용이므로 Windows를 클릭하면 다운로드됩니다 Emteria OS 용 Windows 설치 프로그램 지금 설치 프로그램이 다운로드를 마쳤으니 이제 열어 보겠습니다

설치 마법사를 따르므로 라이센스 계약서를 읽어야합니다 라이센스 동의서를 클릭 한 다음 라이센스 동의를 클릭하면 설치가 가능합니다 설치 프로그램, 바로 지금 우리는 마침을 클릭 할 수 있으며 설치 프로그램은 이제 우리 설치 프로그램에 설치됩니다 컴퓨터에서 Emteria 설치 프로그램을 열려면 검색 창을 클릭하십시오 여기에 Emeria 로고가 있습니다

설치 프로그램을 입력하십시오 그래서 우리는 설치 프로그램을 열고, 당신이해야 할 첫 번째 일은 필요한 것입니다 로그인을하면 로그인 할 수 있습니다 그런 다음 로그인하면 장치를 설치하는 OS가 있으므로 라즈베리 파이 3입니다 그래서 나는 그것을 그대로두면 계속을 클릭하고 다음을 선택해야합니다

OS를 설치하려는 저장 장치는 마이크로 SD 카드를 가지고 있습니다 나는 컴퓨터에 연결된 라즈베리 파이에 1 분 안에 넣을거야 그리고 그것은 드라이브 F입니다, 그래서 여기서 볼 수 있듯이 회색 빛은 드라이브와 유일한 것입니다 하나는 드라이브 F이고, 그것은 내가 원하는 마이크로 SD 카드입니다 F 드라이브를 클릭하고 확인을 클릭하면 설치가 시작됩니다

마이크로 SD 카드에 Emteria OS 바로 지금 설치자는 마이크로 SD 카드를 마쳤으며 지금은 라스베리에 꽂을 수 있습니다 Pi,하지만 우리가 먼저하기 전에 우리는 라스베리에 Play 스토어가 필요한지 결정해야합니다 Pi도 마찬가지입니다 설치를 끝내려면 여기를 클릭하십시오

이제 원하는 경우 OS의 Play 스토어에서 먼저이 링크로 이동해야합니다 링크는 여기에 있습니다 설명과 그 openGApps를 다운로드해야합니다 그래서 우리는 ARM 플랫폼을 선택하고 71을 선택하면 피코를 선택하고 그런 다음 여기에서 버튼을 클릭하여 다운로드하면 GApps는 우리는 이제 GApps를 우리가 전송하는데 사용할 수있는 저장 장치로 옮길 필요가있다

컴퓨터와 Raspberry Pi 3 사이의 GApps, 그래서 나는 USB를 컴퓨터에 연결 한 다음 GApps를 방금 연결 한 USB로 옮기겠습니다 드래그하여 USB로 옮길 것입니다 그래서 지금 우리는 우리의 USB에 GApps, 이제 우리는 이제 우리가 라즈베리에 마이크로 SD 카드를 꽂을 수있게했습니다 Pi와 Emteria OS로 부팅해야하므로 몇 초 만에 보게 될 것입니다 바로 지금 우리는 라스베리 파이에 마이크로 SD 카드를 연결했으며 방금 전원을 공급했습니다

시스템을 준비하는 중입니다 이것은 꽤 오래 걸릴 수 있습니다 인내심을 가져야한다 이제 설치가 끝났습니다 이제 설치 과정을 마칠 수 있습니다

그래서 우리는 다음을 클릭 할 것입니다, 그리고 당신은 당신의 언어를 선택할 필요가 있습니다, 그래서 나는 단지 영국 영어를 선택하고 날짜와 시간을 선택해야합니다 그래서 나는 나의 시간대를 선택할 것이다 원하는 경우 시간을 변경할 수도 있습니다 형식이므로 PM과 AM에서 내 것을 좋아하고 다음을 클릭 할 것입니다 나중에 WIFI를 떠날 예정이므로 다음을 클릭하고 다음을 클릭 할 예정입니다

이용 약관을 읽어야하며, 일단 이용 약관을 읽으려면 체크 박스를 선택하고 다음을 클릭하면 시작 버튼을 클릭하면 Emteria는 시작하면 Emteria OS가 어떻게 생겼는지 알 수 있으며 여기에서 앱을 열 수 있습니다 그리고 이것들은 OS와 함께 자동으로 설치된 모든 앱입니다 그래서 가장 먼저 우리는 Play 스토어를 OS에 설치하려고 할 것입니다 이제는 그렇게해야하지만, 그렇게하고 싶다면 그렇게 할 수 있습니다 그래서 우리는 GApps는 이전 버전이므로 우리가 할 일은 복사 한 USB를 연결하는 것입니다

GApps to와 우리는 Raspberry Pi에 USB를 연결하려고합니다 그래서 지금은 연결했습니다 왼쪽 상단에서 볼 수 있듯이 USB는 USB 용 아이콘이므로 여기 있습니다 클릭하고 아래로 드래그하여 메뉴를 가져 오면 클릭 만하면됩니다 USB를 열어 보자

이제 USB가 열리면 클릭 만하면된다 우리가 이동 한 GApps를 누르고, 그 다음에 우리는 세 개를 클릭 할 것입니다 오른쪽 상단 모서리의 원을 클릭하면 사본을 선택하고 그냥 여기에서 다운로드로 복사 한 다음 여기에서 복사를 클릭합니다 지금 GApps가 복사되었으므로 이제 TWRP 복구로 부팅 할 수 있습니다 홈 버튼을 클릭하기 만하면됩니다

그런 다음 여기 원을 누른 다음 여기에서 전원 끄기 아이콘을 클릭 한 다음 우리는 복구를 클릭 할 것입니다 일단 복구가 시작되면 우리는 그렇게 스 와이프 할 것입니다 그리고 나서 우리는 여기서 설치 버튼을 클릭 한 다음 다운로드 폴더를 선택합니다 여기에서 GApps를 클릭 한 다음, 설치가 완료되면 재부팅을 알리는 상자가 표시되고 여기에서 한 번 스 와이프하면 Raspberry Pi에 GApps를 설치하므로 스 와이프 만 할 것입니다 이제 GApps가 Raspberry Pi에 설치됩니다

GApps가 설치를 마쳤으니 OS에 Play 스토어를 설치해야합니다 지금 우리가 방금 새로운 앱을 설치 했으므로 그것이 최적화되고 있다고 말할 것입니다 시스템을 최적화 할 때 시스템을 사용할 수는 있지만 여전히 OS를 사용할 수는 있습니다 당신이 그렇게 느리지는 않기 때문에 나는 앱을 최적화 할 것을 권하고 싶습니다 후에 OS를 사용하십시오 오른쪽으로 볼 수 있듯이 현재 시스템을 최적화하고 있습니다

우리가 새로운 앱을 설치했을 때, 내가 말했듯이, 당신은 그것이 전에 최적화되도록 제안 할 것이다 최적화를 시도하는 동안 사용하려고하면 속도가 느려지므로 시도하고 사용하십시오 진행되고있다 바로 지금 시스템 최적화가 마침내 완료되었습니다 이제 앱을 열어 보겠습니다

메뉴가 표시되며 Play 스토어가 설치되었으므로 가장 먼저 할 일이 있습니다 해야 할 일은 WIFI에 연결하는 것입니다 그래서 우리는 상단에서 WIFI를 클릭 한 채로 잡고 여기에서 WIFI를 클릭 한 다음 내 WIFI 네트워크에 연결 한 다음 암호를 입력하면 연결됩니다 인터넷에 우리는 이제 앱 메뉴로 돌아갈 것입니다 그러면 우리는 Play 스토어를 사용합니다

그런 다음 로그인 만 할 것입니다 이제 로그인하여 평상시처럼 Play 스토어를 사용할 수 있습니다 몇 분의 앱이 작동하고 다른 앱은 대부분의 시간 동안 당신이 할 수있을 것입니다 응용 프로그램을 열려면,하지만 실행되지 않을 수도 있습니다, 지금은 내가 어떻게 생각 하는지를 모릅니다 그것은 OS의 문제이며, 앞으로는 해결 될 것이지만, 어쨌든 녀석은 그게이 비디오를위한 것입니다, 만약 당신이 좋아한다면, 같은 버튼을 치는 것을 잊지 마세요

싫어하면 싫어하는 버튼을 눌러 다음과 같은 콘텐츠를 구독하십시오 나중에 또 봐 안녕

How To Change Navigation Bar Style On Any Android Device

이봐, 너희들 뭐야, 난 rahul 야 오늘은 네가 네비게이션을 바꾸는 법을 보여 줄거야 어떤 안드로이드 장치에서 바 스타일

장치에 주식 탐색 바가 없다면, 당신은 이것을 얻는 방법에 관한 나의 이전 비디오를 봐야한다 그 후에는 그것은 꽤 쉽게 스타일 따라서이 조정을 수행하려면 먼저 장치를 뿌리 뽑아야합니다 그 다음, 설명의 링크에서 삭제 된 설치 프로그램을 다운로드하고, 무료 다음 goto 다운로드 그런 다음 "xstana"에 대한 검색 그것을 선택하고 다음을 통해 슬쩍 버전 탭 그런 다음 다운로드하십시오

그 후에 "xstana"를 설치 한 다음 완료를 선택하십시오 그때 당신은 xposed 모듈이 활성화되어 있지 않은 것과 같은 알림을 받게 될 것입니다 "xstana" 장치를 재부팅하십시오 잠시 기다려주십시오 그런 다음 xstana를 엽니 다

그런 다음 상태 표시 줄과 탐색 줄을 변경할 수 있습니다

이제 탐색에 초점을 맞 춥니 다 바 여기에서 선택하십시오 많은 것들이 있습니다 바로 여기에서 볼 수 있듯이, 당신은 할 수 있습니다

내가 선택하고있는 것을 보아라 나는 함께 갈 것이다 그것의 좋지 않은

그래서, 그 후 바로 여기 ​​그 눈금 표 다음 장치를 재부팅

그런 다음 지금 당신은 마법을 보게 될 것입니다

그리고 여기 있습니다 꽤 좋아 보이는군요 그렇지 않습니까? 상태 표시 줄 스타일을 변경하려면 탐색 스타일 막대를 다시 변경하십시오 "xstana", 죄송합니다 goto "xstana"로 이동 한 다음 상태 표시 줄을 선택하십시오 스타일을 원해요 colorOS로 가려고합니다 그러면 탐색 바를 바꿀 수도 있습니다 그 위대함은 멋지다

그렇게 크지 않은 그러나 나는 그것을 할 것이다 그런 다음 장치를 다시 부팅하십시오

그런 다음 여기 우리는 간다 꽤 좋아 보인다 그래서 그것은 모든 사람이다 그것은 당신이 네비게이션을 바꿀 수있는 방법이다 바 스타일, 모두들 즐거웠 으면 좋겠다 도움이 되길 빌며, 지켜봐 줘서 고마워

내가 볼거야 다음 비디오에서 당신들은 제 채널에 가입하십시오 매주 1 주일에 한 번씩 그래서 너희들을 희망해라 구독해라 다음 비디오에서 너희들을 볼거야 잘가요

Android Meets TensorFlow: How to Accelerate Your App with AI (Google I/O ’17)

[음악 재생] KAZ SATO : 고맙습니다 우리 세션에 참석해 주셔서 감사합니다

"Android Meets TensorFlow " 저는 사토 카즈입니다 저는 Google Cloud Platform 팀의 개발자 대행사입니다 과– HAK MATSUDA : 안녕하세요 좋은 아침

아주 이른 아침에와 주셔서 감사합니다 나는 아침에 사람이 아니기 때문에 나는 조금 졸려있다 어쨌든, 제 이름은 마츠다 하쿠로입니다 나는 안드로이드 게임 개발자 옹호자이다 및 고유 기술

KAZ SATO : 그래서 오늘,이 세션에서, 우리는이 주제들에 대해 토론하고 싶습니다 그래서 이번 세션의 첫 번째 부분은, 나는 AI, 기계 학습, 신경 네트워크, 깊은 학습, Google이 이러한 종류의 기술을 어떻게 사용하고 있는지 우리의 서비스를 구현합니다 그리고 TensorFlow는 무엇입니까? 그것은 건물을위한 오픈 소스 라이브러리입니다 너 자신의 신경망 그리고 나는 Hak에 그 무대를 전달할 것이다

그는 당신이 안드로이드를 어떻게 구축 할 수 있는지 논의 할 것입니다 TensorFlow에서 제공하는 애플리케이션 최적화 방법 마지막으로 미리보기를하고 싶습니다 TensorFlow Lite 및 Android와 같은 새로운 기술 신경 네트워크 API 그렇다면 기계 학습과 신경망은 무엇입니까? 얼마나 많은 사람들이 실제로 신경 네트워크를 시도 했습니까? 몇 명? 오, 너무 많은 사람들! 20 %처럼? 실제로 얼마나 많은 사람들이 신경망을 실제로 사용 했습니까? 모바일 장치에서? 매우 감사합니다 나는 10 명의 사람들을 발견했다

오늘은 TensorFlow를 사용하는 방법을 배우고 싶습니다 기계 학습 모듈 실행 내부 모바일 애플리케이션 너무 많은 유행어가있었습니다 인공 지능, 기계 학습, 신경 네트워크, 또는 깊은 학습 우리는 그 유행어에 대해 들었습니다

지난 몇 년간 차이점이 뭐야? 인공 지능이나 인공 지능 – 당신은 건물과 같은 똑똑한 것을 만들기위한 과학입니다 자율 주행 차 또는 아름다운 그림을 그리거나 음악을 작곡하는 컴퓨터 AI의 비전을 실현하는 한 가지 방법 기계 학습에 있습니다 기계 학습은 당신은 컴퓨터가 스스로 훈련하는 것을 허용 할 수 있습니다 모든 단계를 지시하는 인간 프로그래머, 자체적으로 데이터를 처리합니다

그리고 기계 학습에서 많은 다른 알고리즘 중 하나 신경 네트워크입니다 그리고 2012 년 이래로 우리는 큰 돌파구를 보았습니다 신경 네트워크의 세계에서, 특히 이미지 인식, 음성 인식, 또는 자연어 처리 및 기타 여러 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다 그리고 Google에서 우리는 몇 년 동안 신경 네트워크 기술을 개발했다 그렇다면 신경 네트워크 란 무엇입니까? 수학의 함수처럼 생각할 수 있습니다

또는 프로그래밍 언어의 함수 따라서 모든 종류의 데이터를 입력으로 넣을 수 있습니다 일부 행렬 연산 또는 계산 수행 신경 네트워크 내부 그런 다음, 결과적으로 출력 벡터를 얻을 수 있습니다 많은 레이블이나 추측 값을 가지고있다

예를 들어 이미지가 많은 경우, 당신은 분류하기 위해 신경 네트워크를 훈련시킬 수 있습니다 어느 것이 고양이의 이미지인지 또는 개 이미지인지 그리고 이것은 사용의 한 예일뿐입니다 신경 네트워크의 경우 기술을 적용하여 모든 종류의 비즈니스를 해결할 수 있습니다

문제가 있습니다 예를 들어, 게임 서버가 많은 경우, 다음 모든 사용자 활동을 변환 할 수 있습니다, 플레이어 활동, 숫자의 무리로 그들을 변환, 벡터와 같은 신경망을 학습하고 신경 네트워크를 훈련 시키십시오 게임 서버의 플레이어 유형을 분류합니다 예를 들어, 어떤 치욕적 인 플레이어를 찾고 싶다면 자동화 된 스크립트를 사용하여 귀하의 서버에서 속이려고하거나 프리미엄 플레이어를 찾기 위해 신경망을 사용할 수 있습니다 게임 서버에서 점점 더 많은 아이템을 구입할 수 있습니다

그래서 이것은 하나의 가능한 예일뿐입니다 가능한 수천 가지 응용 프로그램 중 Google은 심층 학습 기술을 사용해 왔습니다 100 개가 넘는 스마트 기능 구현을위한 Google 검색, Android, Play, 및 많은 다른 응용 프로그램 예를 들어 Google 검색을 매일 사용하는 경우, 즉, 깊은 학습 기술에 액세스하고 있음을 의미합니다 매일 Google에서 제공합니다

2015 년에 RankBrain을 도입 했으므로, 이는 깊은 학습 기반 랭킹 알고리즘 인 정의 및 순위 지정을위한 신호를 생성합니다 검색 결과 모바일 애플리케이션을 살펴 본다면 Google의 예를 들어 Google 포토는 하나입니다 가장 성공적인 모바일 애플리케이션의 분석과 이해를 위해 깊은 학습을 해왔다 스마트 폰이 찍은 각 이미지의 내용, 그래서 직접 태그 나 키워드를 넣을 필요가 없습니다 대신, 당신은 단지 강아지, 당신의 친구의 이름, 또는 결혼식 파티 가이 콘텐츠를 기반으로 이미지를 찾을 수 있습니다

스마트 회신은 회신 옵션을 표시하는 기능입니다 각 이메일 스레드로 그래서 자연 언어 처리를 사용합니다 신경망 모델에 의해 구동 됨 전자 메일 교환의 컨텍스트를 이해하려고 시도합니다 그리고 지금, 응답의 12 % 이상 스마트 회신 기능으로 생성됩니다

이제 컴퓨터로 이메일을 작성했다고 말할 수 있습니다 더 이상 인간이 아닙니다 Google 번역 앱이 최근에 소개되었습니다 새로운 신경 번역 모델 인 품질, 특히 유창함이 향상되었습니다 번역 된 텍스트의 따라서 가능한 많은 유스 케이스가 있습니다

기계 학습 간의 결합 모바일 애플리케이션, 시작 이미지 인식, OCR, 음성 텍스트 텍스트 음성 변환, 번역 및 NLP가 포함됩니다 특히 기계 학습을 적용 할 수 있습니다 모션 감지 또는 GPS와 같은 모바일 전용 애플리케이션 위치 추적 그리고 왜 당신은 당신의 기계를 운영하고 싶습니까? 학습 모델, 신경 네트워크 모바일 애플리케이션 내부의 모델? 기계 학습을 사용함으로써, 상당한 양의 트래픽을 줄일 수 있습니다 그리고 당신은 훨씬 더 빠른 응답을 얻을 수 있습니다

귀하의 클라우드 서비스에서 원시 데이터에서 의미를 추출 할 수 있기 때문입니다 그게 무슨 뜻이야? 예를 들어, 기계 학습을 사용하는 경우 이미지 인식, 가장 쉬운 방법 이를 구현하기 위해서는 모든 원시 이미지 데이터를 보내야합니다 카메라에 의해 서버로 전송됩니다 대신에 기계 학습 모델을 실행하게 할 수 있습니다

귀하의 모바일 응용 프로그램 내부에서 귀하의 모바일 응용 프로그램 각 이미지에 어떤 종류의 물체가 있는지를 인식 할 수 있고, 그래서 당신은 단지 꽃과 같은 라벨을 보낼 수 있습니다 또는 사람의 얼굴을 서버에 보냅니다 트래픽을 1/10 또는 1/100로 줄일 ​​수 있습니다 상당한 양의 트래픽 절감 효과가 있습니다 다른 예는 모션 디텍션 일 수 있습니다

여기서 모든 움직임, 감각 데이터를 수집합니다 – 원본 이미지를 서버로 직접 보내지 않고, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 추출 할 수 있습니다 소위 특징 벡터 기능 벡터는 숫자의 무리 일뿐입니다 특성을 나타내는 100 개 또는 1,000 개의 숫자 또는 모션 센서로부터의 모션의 서명 따라서 100 또는 1,000 개의 숫자 만 보낼 수 있습니다

특징 벡터에서 서버로 그리고 빌드의 출발점은 무엇입니까? 기계 학습으로 구동되는 모바일 애플리케이션? 출발점은 TensorFlow, 머신의 오픈 소스 라이브러리 Google의 정보 TensorFlow는 최신 프레임 워크입니다 기계 학습 또는 인공 지능 기반 서비스 개발을위한 개발 Google에 2015 년 11 월에 오픈했습니다 이제 TensorFlow가 가장 인기있는 프레임 워크입니다

신경 네트워크 또는 세계에서 깊은 학습을 구축합니다 TensorFlow로 얻을 수있는 한 가지 이점 개발의 용이성이다 시작하기가 정말 쉽습니다 몇 줄의 파이썬 코드를 작성할 수 있습니다 또는 수십 줄의 파이썬 코드를 사용하여 신경망을 정의하십시오

혼자서 실제로이 기술은 사람들에게 매우 가치가 있습니다 나는 정교한 수학적 지식이 없기 때문에 나를 좋아한다 배경 그래서 신경망에 관한 교과서를 읽기 시작했을 때, 나는 교과서에 많은 수학 방정식을 발견했다

차별 증식, 역 전파, 및 그라디언트 디센트 그리고 저는 모든 것을 혼자서 구현하고 싶지 않았습니다 대신, 이제 TensorFlow를 다운로드 할 수 있습니다 여기서 한 줄의 파이썬 코드를 작성할 수 있습니다 GradientDescentOptimizer와 같습니다

그 한 줄의 코드는 캡슐화 할 수 있습니다 그래디언트 디센트, 역 전파, 또는 구현 된 기타 최신 알고리즘 Google 엔지니어가 그래서 너는 너 자신을 가질 필요가 없다 신경망을 구현하도록 설정된 기술 기술을 처음부터 또한 TensorFlow의 이점 이식성과 확장 성입니다 예를 들어, 기술로 시작한 TensorFlow를 다운로드 할 수 있습니다

Mac 또는 Windows에서만 사용할 수 있습니다 아주 간단한 샘플의 Hello World 종류로 재생할 수 있습니다 그러나 기술에 대해 진지하게 생각하고 있다면 예를 들어 모델을 처음부터 렌더링하려는 경우 고양이의 이미지를 인식하려면 다음을 사용하십시오 GPU 서버 – GPU는 10 배 또는 50 배이기 때문에 CPU 또는 Mac 또는 Windows보다 빠름 – 모델 훈련 하지만 Google 어스와 같은 많은 대기업 또는 다른 모든 기업에서 클라우드에서 수십 또는 수백 개의 GPU 실행 컴퓨팅 파워가 가장 크기 때문에 깊은 학습 기술에 대한 도전

하지만 여전히 큰 변화는 필요 없습니다 귀하의 TensorFlow 신경망에, TensorFlow는 확장 가능하도록 설계 되었기 때문에 따라서 일단 신경 네트워크를 정의하면, 너는 그것을 배우고, 훈련하고, 사용할 수있다 단일 CPU 또는 다중 GPU에서, 또는 수백 개의 GPU 또는 TPU 또는 Tensor 처리 장치, Google에서 설계 한 ASIC 또는 맞춤형 ADSI입니다 그리고 일단 모델 교육을 마치면, 당신은 모델을 복사 할 수 있습니다 예를 들어, 이미지 인식을 위해, 단일 모델은 100 메가 바이트 데이터, 매개 변수

이러한 매개 변수를 모바일 장치에 복사 할 수 있습니다 Android, iOS 또는 Raspberry Pi와 같은 그리고 TensorFloworg 웹 사이트에 가면, 당신은 임베디드 시스템을위한 샘플 코드를 찾을 수있다 및 휴대 전화 그런 다음 TensorFlow에서 얻을 수있는 이점 지역 사회와 생태계입니다

따라서 실용적인 제작 품질을 원한다면 솔루션을 제공한다면 TensorFlow는 그 최선의 대답 너무 많은 대기업과 개발자가 있기 때문에 심각한 개발을 위해 TensorFlow를 사용하는 사람들, ARM, 이베이, 인텔, 드롭 박스, 트위터 등이있다 그들은 모두 TensorFlow를 사용하고 있습니다 이제는 무대를 Hak에 전달하고 싶습니다 누가 당신이 안드로이드를 어떻게 구현할 수 있는지 이야기 할 것입니다

TensorFlow에서 제공하는 애플리케이션 [박수 갈채] 오 감사합니다 Hak MATSUDA : 고마워요, Kazu Android 부분으로 넘어 갑시다 Kazu가 말했듯이, 우리는 많은 것을 발견했습니다

TensorFlow를 실행하는 유용한 사용 사례 모바일 장치에 대한 추론 우리가 어떻게 통합 할 수 있는지 살펴 보겠습니다 모바일 장치의 TensorFlow 추론 우리가 어떻게 그것을 최적화 할 수 있는지에 대해 설명합니다 TensorFlow는 다음을 포함한 여러 모바일 플랫폼을 지원합니다 Android, iOS 및 Raspberry Pi와 호환됩니다

이 강의에서는 Android와 같은 휴대 기기에 중점을두고 및 IOS TensorFlow 공유 객체를 처음부터 빌드하기 조금 까다 롭습니다 여러 단계를 거치기 시작했습니다 GitHub의 [INAUDIBLE], Bazel 설치, 설치 안드로이드 스튜디오, 안드로이드 SDK 및 NDK, 마지막으로 설정 파일을 편집하는 등의 작업을 수행 할 수 있습니다 그러나 우리에게는 오늘 좋은 소식이 있습니다

이 IO를 발표하면서 방금 JSON 통합을 추가했습니다 그 단계가 훨씬 쉬워집니다 [박수 갈채] 고마워요, 고마워요 빌드 줄에 하나의 선을 추가하기 만하면됩니다 Gradle은 나머지 단계를 처리합니다

도서관 자료실에서 [INAUDIBLE] TensorFlow 공유 객체가 JCenter에서 다운로드되면, 응용 프로그램과 자동으로 연결됩니다 또한 미리 작성된 모델을 가져올 수 있습니다 파일 (예 : 시작, 스타일 화, 등등, 구름 에서뿐만 아니라 iOS에서도 쉽게 사용할 수 있습니다 우리는 Cocoapod 통합을 시작했습니다

지금은 아주 간단합니다 TensorFlow API를 사용하는 방법을 살펴 보겠습니다 Android 유추 라이브러리를 출시했습니다 Java 응용 프로그램 용 TensorFlow를 통합합니다 라이브러리는 Java의 [INAUDIBLE]입니다

네이티브 구현에 성능에 미치는 영향은 최소화됩니다 처음에는 TensorFlow 유추 인터페이스를 만들고, APK의 자산에서 모델 파일을 엽니 다 그런 다음 피드 API를 사용하여 입력 피드를 설정하십시오 모바일에서는 입력 피드가 카메라, 가속도계, 등등

그런 다음 추론을 실행하십시오 마지막으로 결과를 가져올 수 있습니다 거기에 fetch 메소드를 사용합니다 이 통화가 모두 통화를 차단하고 있음을 알 수 있습니다 따라서 작업자 스레드에서 실행하는 대신 작업 스레드에서 실행하려고합니다

API는 길고 오랜 시간이 걸릴 것이기 때문에 메인 스레드, 몇 초 이것은 Java API입니다 물론 일반 C ++ API도 사용할 수 있습니다 당신이 C ++을 사랑한다면 내가하는 것처럼 승인

데모로 넘어 갑시다 이것은 Android에서 실행되는 TensorFlow 샘플입니다 샘플에는 세 가지 모드가 있습니다 첫 번째는 Inception v3을 실행 중입니다 카메라 이미지를 분류합니다

또한 분류 된 얼굴과 양식화 된 사진이 있습니다 견본 이 사진은 카메라 미리보기에 예술적 필터를 적용하고 있습니다 [박수 갈채] 고맙습니다 그리고 데모에서 한 가지 특별한 점 GPU를 사용하여 데모를 약간 수정 한 것입니다

[INAUDIBLE] 계산 쉐이더를 사용하십시오 [INAUDIBLE] 샘플은 CPU를 지원합니다 새로운 최적화 하지만 GPU를 사용하여 그것을 조정했습니다 그리고 이것은 단지 실험을 위해서 였고 재미를 위해서였습니다

그것은 꽤 재미 있었다 그리고 저는 TensorFlow를 GPU에 맞게 최적화하는 방법을 많이 배웠습니다 기본적으로 Android 기기에서 성능 제한 요소 대부분 메모리 대역폭에서 발생합니다 컴퓨팅 자체가 아니라 메모리 대역폭 줄이기 많은 도움이되었습니다 예를 들어, 어떤 [INAUDIBLE] 커널에서, 그것은 32 32 x 32 32 x 4 샘플을 가져 오는 중입니다

하나의 출력 값을 생성하기 만하면됩니다 Compute의 관점에서 엄청난 양의 데이터입니다 셰이더 따라서 메모리 대역폭은 안드로이드에있어 결정적으로 중요합니다 및 모바일 장치 최적화

어쨌든, 모두 TensorFlow 코드를 조정할 수 있습니다 오픈 소스이기 때문입니다 오픈 소스의 아름다움입니다 맞죠? 이제 모바일에 TensorFlow 추론을 통합 할 수 있습니다 내가 아주 쉽게 설명했다

그러나 성능에는 아직 문제가 있습니다 심지어 모바일 장치 성능 상당히 증가했다 클라우드 나 데스크톱보다 컴퓨팅 성능이 떨어집니다 또한 제한된 RAM을 가지고 있습니다 모바일에 소중한 자료

응용 프로그램이 1 기가 바이트의 RAM을 사용한다면, 그때 응용 프로그램은 매우 가능성이 높습니다 시스템 자체에 의해 죽임을 당한다 응용 프로그램이 백그라운드로 이동하면 행복한 상황이 아니지, 그렇지? TensorFlow를 최적화 할 수있는 방법에 대해 살펴 보겠습니다 그래픽, 메모리 사용 공간 감소, 런타임 성능 향상 및로드 시간 개선 잘 이 모델은 Inception v3 모델의 모델입니다 이 모델은 약 91 메가 바이트의 저장 공간을 필요로하며, 2,500 만 가지 매개 변수가 있습니다

그리고 바이너리 크기는 12 메가 바이트 걸릴 것입니다 그것은 거대합니다 그리고 우리는 그래프를 최적화하는 여러 기법을 가지고 있습니다 Graph Transform (그래프 변환)을 사용하여 그래프 고정 도구, 양자화, 메모리 매핑 등 가자

그래프 정지는로드 중 하나입니다 시간 최적화, 변수 노드를 변환 상수 노드에 변수 노드 란 무엇입니까? TensorFlow에서 변수 노드는 다른 파일에서 시작됩니다 그러나 상수 노드가 포함되어 있습니다 그래프 def 자체에서

따라서 변수를 상수 노드로 이동하십시오 여러 개의 파일을 하나의 파일로 연결할 수 있으며, [INAUDIBLE]처럼 그것은 약간의 성능이 될 것입니다 모바일에서 이기고 다루기가 더 쉽다 그렇게하기 위해 우리는 동결 그래프 점 파이썬 스크립트를 준비합니다

그래프 변환 도구는 친구입니다 이 도구는 다양한 최적화 작업을 지원하며, 추측을 위해 사용되지 않는 노드를 스트립하는 것과 같은 하지만 그것은 학습 문구에서만 사용됩니다 추론 노드를 배울 때 필요하지 않습니다 나는 그것이 현재 약간의 작은 단계가 필요할 것이라고 생각한다

어떤 노드가 시작 노드인지 판단한다 어느 노드가 출력 노드인지를 결정한다 따라서이 도구는 시작과 출력이 모두 필요합니다 포인트는 수동으로 지정됩니다 양자화에 대해 이야기 해 봅시다

신경망 작업에는 무리가 필요합니다 매트릭스 특성의, 곱하기의 톤을 의미 추가 작업 현재 모바일 장치는 일부 기능을 수행 할 수 있습니다 전문 하드웨어 예를 들어, [INAUDIBLE] 명령 CPU, 범용 컴퓨팅 GPU, DSP 등에서

대략적으로 모바일 CPU에서는 총 10 ~ 20GB FLOPS GPU를 사용하면 300 ~ 500 기가 플롭스 이상을 달성 할 수 있습니다 큰 숫자처럼 들리지만 여전히 데스크톱 또는 서버 환경 기반 그래서 우리는 최적화를 수행하기를 원합니다 양자화는 기술 중 하나입니다 메모리 사용 공간과 컴퓨터 부하를 줄입니다 일반적으로 TensorFlow는 단 정밀도 부동 값을 사용합니다

입력 및 수학을 위해 또한뿐만 아니라 출력 아시다시피, 단 정밀도 부동 소수점 각각 32 비트 걸린다 그러나 우리는 정밀도를 16 비트, 8 비트로 줄일 수 있다는 것을 발견했습니다 비트 또는 심지어 더 적은 결과를 유지하면서, 우리의 학습 과정에는 자연에 의해 약간의 잡음 그리고 약간의 여분의 소음을 추가하는 것은별로 중요하지 않습니다

따라서 양자화 된 가중치가 최적화입니다 저장 공간의 크기를 줄이면 정밀도가 떨어집니다 그래프 파일의 상수 노드의 값 그러나 양자화 된 가중치 최적화와 함께, 값은 메모리에 확장됩니다 그래프가로드됩니다

그래서 우리에게는 또 다른 최적화가 있습니다 우리는 그것을 양자화 된 계산이라고 부를 수 있습니다 양자화 된 계산으로, 우리는 양자화 된 값을 사용하여 계산 정밀도를 줄일 수 있습니다 예배 규칙서 이것은 첫 번째 메모리 대역폭에 좋으며, 이는 모바일 장치의 제한 요소입니다

또한 하드웨어는 이러한 정밀도 값을 더 빨리 처리 할 수 ​​있습니다 단 정밀도 부동 값보다 그러나 우리는 여전히 열려있는 문제가 있습니다 양자화 된 계산을 수행하기 위해 최대 값과 최소값이 필요하다 양자화 된 값의 범위를 지정합니다 우리는 여전히 훌륭한 해결책이 없습니다

그것은 여전히 ​​수동입니다 그러나 활발한 연구가 진행되고 있으므로 희망적으로이 문제는 곧 해결 될 것입니다 이것은 양자화 된 특성화의 예입니다 최적화는 TensorFlow에서 작동합니다 TensorFlow에는 양자화를 지원하는 일부 연산이 있습니다 예를 들어, 행렬에 대한 컨볼 루션 [INAUDIBLE] 등을 곱하십시오

우리는 그것이 충분히 다루기에 충분하다고 생각합니다 대부분의 추론 시나리오 그러나 우리는 여전히 연산 순서를 양자화하지 않았습니다 아직 값을 양자화하고 값을 역 양자화해야하기 때문에 각 노드의 앞과 뒤 바로 출력 그리고 그래프 변환 도구는 부품을 분석합니다

각 그래프 노드의 때로는 불필요한 양자화 및 역 양자화 된 값 메모리 매핑은 로딩 시간에 대한 또 다른 최적화입니다 이 최적화를 통해 모델 파일 변환되어 직접 매핑 될 수 있습니다 약간있을 수있는 memmap API 사용 일부 Linux 기반 운영에서 성능 최적화 Android와 같은 시스템입니다 또 하나는 실행 파일 크기를 줄이는 것입니다

모바일에서 중요한 주제입니다 모바일 장치에서, 실행 가능한 패키지 크기는 특정 크기로 제한됩니다 Android의 경우 100 메가 바이트, 이진, 그래픽 및 기타 리소스를 포함하여 기본적으로 휴대 장치는 선택한 여러 개의 거의 충분하다 추론 작업을 커버하지만, ops는 학습 프로세스를 사용 누락 따라서 모바일 장치에서 학습을하고 싶다면, 추가 작업을 등록해야합니다

또한 그래프에 일부 사전 등록 된 작업, 또한 그 중 일부를 제거합니다 그렇게하기 위해 선택 등록을 할 수 있습니다 예를 들어, Inception v3의 경우, 선택 등록을함으로써, 원래의 바이너리 크기는 12 메가 바이트였습니다 최적화 후에는 15 메가 바이트로 줄일 수 있습니다

이 최적화를 위해서는 공유를 다시 빌드해야합니다 당신 지역의 물건 따라서 빌드 환경을 구축해야합니다 따라서 이러한 최적화를 통해 Inception v3 그래프 이제 23 메가 바이트와 15 메가 바이트가됩니다

현재 바이너리 크기는 75 % 작아집니다 카즈 돌아 가자 KAZ SATO : Hak 고맙습니다 하크 (Hak)가 언급했듯이, 너무 많습니다

[박수 갈채] 고맙습니다 Hak이 언급했듯이, 많은 팁과 트릭이 있습니다 TensorFlow 모델 최적화 안드로이드 모바일 응용 프로그램으로 짜내다 그리고 바로 지금 할 수있는 일입니다 이러한 기술은 현재 사용 가능합니다

하지만 지금은 조금 이야기하고 싶습니다 가까운 미래에 출시 될 새로운 기술에 대해, TensorFlow Lite 및 Android Neural Network API 등이 있습니다 NNAPI 란 무엇입니까? 신경망 처리를위한 새로운 API입니다 안드로이드 안쪽에, 그리고 안드로이드 프레임 워크에 추가됩니다 새로운 API 추가의 목적 캡슐화하고 추상화하는 것입니다

계층은 GPU, DSP, 및 ISP 최신 스마트 폰은 강력한 컴퓨팅 리소스를 갖추고 있습니다 GPU 또는 DSP와 같은 CPU 이외의 다른 장치 특히 DSP는 거대한 양의 행렬 및 벡터 계산, DSP 나 GPU를 사용하는 것이 훨씬 빠릅니다 신경 네트워크 추론,보다는 CPU를 사용하여

하지만 지금 당장 당신이 그렇게하고 싶다면, 도서관에 직접 가야합니다 하드웨어 공급 업체가 바이너리를 빌드합니다 혼자서 지루한 작업입니다 또한 휴대용이 아닙니다

대신 표준 API를 제공하여 개발자가 하드웨어 가속기를 인식 할 필요가 없다 각 개별 공급 업체로부터 Neural Network API 위에는, 우리는 TensorFlow Lite를 제공 ​​할 것입니다 그것은 새로운 TensorFlow 런타임이 될 것입니다 모바일 및 임베디드 애플리케이션에 최적화되어 있습니다

따라서 TensorFlow Lite는 스마트하고 컴팩트 한 모바일 용으로 설계되었습니다 또는 임베디드 응용 프로그램 또한 Android와 결합되도록 설계되었습니다 NNAPI 그래서 당신이해야 할 일은 TensorFlow Lite로 모델을 작성하면됩니다

결국 모든 이점을 얻게 될 것입니다 당신은 안드로이드 NNAPI에서 얻을 수 있습니다, 하드웨어 가속과 같은 가까운 장래에 오픈 소스로 등장하게 될 것입니다 그러니 계속 지켜봐주십시오 이러한 새로운 기술에 관심이 있다면, 이 QR 코드의 사진을 찍어주세요 Android 용 ML에 대한 설문 조사에 참여할 수 있습니다

의견이나 요청을 할 수있는 곳 새로운 제품을 위해 네, 고마워요 그래서 마지막으로, 아주 흥미롭고 재미있는 것을 보여주고 싶습니다 TensorFlow로 구축 된 실제 응용 프로그램 모바일 및 임베디드 시스템에서 첫 번째 응용 프로그램은 Raspberry Pi에서 실행 중이며 일본인 오이 농부에 의해 사실, 나는이 사진을 찍었다

나는 오이 농장에 가서이 사진을 찍었습니다 그리고 그들은, 당신은 볼 수 있습니다 – 오, 미안 포인터가 없습니다 [CHUCKLE] 그래서 당신은 한 사람을 중간에두고 있습니다 그는 [부적절하다]

그는 2 년 전에 오이 농업을 돕기 시작했습니다 그리고 그는 오이를 올바른 부류로 분류하는 것을 알았습니다 가장 지루한 작업입니다 그의 어머니는 하루 8 시간을 보냈다 길이, 또는 색깔에 기초하여 각 오이를 분류하고, 9 개의 다른 수업으로 그녀를 돕고 싶지 않았어

그래서 대신 그는 TensorFlow를 다운로드했습니다 그 자신의 오이 선별기를 만들었습니다 [박수 갈채] 그가 한 일은 9,000 장의 사진을 찍은 것입니다 다른 오이 중에서 그의 어머니에 의해 분류 된 레이블, TensorFlow 모델을 혼자서 교육했습니다 그리고 그는 $ 1,500을 지출함으로써 스스로로 분류기 로봇을 만들었습니다

그리고 TensorFlow 모델은 Raspberry Pi에서 실행됩니다 접시에 놓은 오이를 감지 할 수 있습니다 그리고 그것은 오이를 9 개의 다른 종류로 분류 할 수 있고, 모양과 색상을 기반으로합니다 그리고 이것은 시스템의 시스템 다이어그램입니다 그래서 세 부분으로 구성됩니다

Arduino Micro는 서버 제어에 사용됩니다 및 모델 그리고 라스베리 파이에는 오이의 사진을 찍을 카메라가 있습니다 접시에 그리고 아주 작은 TensorFlow 모델을 실행합니다

그리고 이것은 실제로 아주 훌륭한 예입니다 작업을 분할하는 방법, 작업 에지 장치 및 클라우드 파트로 기계 학습을위한로드 그는 TensorFlow 전체 세트를 실행했기 때문에 Raspberry Pi 내부의 모델이 너무 무겁습니다 그래서 그는 그것을 두 가지 과제로 나누기로 결정했습니다 따라서 TensorFlow 모델은 Raspberry Pi에서만 실행됩니다

접시에 오이가 있는지 여부를 감지합니다 그리고 접시에 오이가 있음을 감지했을 때만, 그것은 그림을 서버로 보냅니다 그는 더 강력한 TensorFlow를 가지고 있습니다 오이를 9 개로 분류 할 수있는 모델 다른 클래스 흥미로운 또 다른 응용 프로그램을 살펴 보겠습니다

Android 및 iOS에서 실행되는 체조 운동 득점자 그게 뭐야? 사실 모든 일본인은 운동을 잘 알고 있습니다 우리는 전국 라디오 방송을 가지고 있기 때문에 방송 네트워크 그들은 동시에 같은 운동 음악을 연주한다 매일 아침

그리고 수천만 명의 일본인 매일 아침 같은 운동을하고 있습니다 당신은 알고 계십니까? [웃음] 이 응용 프로그램은 – 우리는 그것을 득점자라고 부릅니다 당신은 음악으로 당신의 운동을 해왔습니다 그리고 모션 센서로 모션을 캡처하려면, 그들은 TensorFlow를 사용했습니다 그리고 그들은 TensorFlow 모델을 포착하도록 훈련시킬 수있었습니다

데이터에서 패턴 또는 피쳐 추출 모션 센서에서 인간의 손으로 만든 동작을 평가할 수 있습니다 또한 TensorFlow 컴파일러를 자체적으로 구축했습니다 그래서 그들은 기술을 적용 할 수있었습니다 양자화 또는 근사와 같은 그리고 그들은 TensorFlow를 줄일 수있었습니다

모델을 수십 메가 바이트에서 수 메가 바이트로 모델링합니다 따라서 이것이 생산 품질을 구축하는 핵심 기술이었습니다 TensorFlow 기능을 갖춘 Android 및 iOS 애플리케이션 운동 실황 시범을 보도록하겠습니다 득점자 그럼 내가 여기로 바꿀 수 있을까? 선택할 수있는 응용 프로그램입니다 다양한 종류의 운동

그리고 나는 가장 표준적인 것을 연주 할 것이다 [음악 재생] 그래서 이것은 음악입니다 [웃음] [일본 축구 연발 스코어] [박수 갈채] 나는 잘하고 있니? 그래서 그렇게 그러니 그만하자 [웃음꾼과 박수] [음악 스톱] 충분 해 충분 해 [웃음] 이제 TensorFlow 모델이 시도하고 있습니다 이 운동을 얼마나 잘 수행했는지 평가하십시오

그리고 당신은 막대 차트를 여기에서 볼 수 있습니다 그것이 TensorFlow의 변형입니다 이 애플리케이션 내부의 모델 그것은 진짜입니다 승인? 슬라이드로 돌아가십시오

그것이 우리가 보여주고 싶은 것입니다 이 세션에서는 다음을 포함한 많은 것을 배웠습니다 일본에서 또 다른 이상한 물건, 그런 다음 몇 가지 최적화 기술 TensorFlow 응용 프로그램 구축 용 양질의 안드로이드 및 iOS 애플리케이션을 제공합니다 관심이 있으시면 TensorFloworg로 이동하십시오

시작하기에 많은 자료를 얻을 수 있습니다 그리고 훌륭한 codelab이 있습니다 codelab 웹 사이트에서 정말 고맙습니다 Hak MATSUDA : 고마워

[박수 갈채]

Sword Art Online: Integral Factor – How to Install on iOS/Android/PC

안녕하세요 내 채널에 오신 것을 환영합니다

시험 시간이 끝났으므로 실제로 내 채널로 돌아갈 수 있습니다 채널! 그리고 오늘, 새롭게 출시 된 소드 아트 온라인 게임 방법을 설명하겠습니다 iOS 또는 Android 기기 및 PC에서도 Integral Factor를 사용할 수 있습니다 이제 Integral Factor는 본질적으로 Aincrad의 재 작성이며, 원래 캐릭터에 중점을 둡니다 그 / 그녀의 친구와 함께

Kirito와 Asuna에서부터 소문자에 이르기까지 모든 다른 캐릭터가 여전히 게임에 있습니다 Kibaou와 Diavel처럼,하지만 이야기는 당신 주위를 돌고 있습니다 이 게임은 현재 영어 버전이없고 지금까지 일본에서만 출시되었습니다 그것은 또한 당신이 앱을 사이드로드해도 지역 블록을 가지고있어, 당신이 연결시키지 못하게 할 것입니다 서버에 이 비디오에서는 모바일 장치에 게임을 설치하는 방법을 알려 드리겠습니다

또는 PC에 연결하여 서버에 연결하십시오 안드로이드 지침이나 PC 지침을 원한다면 iOS에 대해 먼저 이야기 할 것입니다 화면에 언급 된 시간으로 건너 뜁니다 게임을 성공적으로 시작한 후에는 Integral Factor를 확인하는 것이 좋습니다 페이지 또는 불화를 reddit하십시오

게임이 일본어이기 때문에 가이드와 사람들이 당신을 대단히 도와 줄 것입니다 첫째, Apple ID를 통해 이미 로그인 한 경우 로그 아웃해야합니다 Integral Factor Japanese iTunes 페이지로 이동하면 다음 링크를 볼 수 있습니다 설명을 클릭하여 앱을 다운로드하십시오 Apple ID로 로그인하지 않으므로 일본어를 만들 수 있습니다

iTunes 계정 걱정하지 마세요 지불 세부 정보를 입력 할 필요가 없습니다 일본 iTunes 계정을 만들면 이전에 VPN이 필요합니다 Integral Factor 서버에 연결할 수 있으므로 저장소에서 VPN을 찾으십시오

현재, VPNGate, OpenVPN 및 HotspotVPN VPN을 다운로드하면 iOS 장비를 사용할 준비가 된 것입니다 VPN을 시작하여 일본에 설정하고 게임을 시작하십시오 그리고 게임에 헌신하고 고래를 결정하면 JapanCodeSupply의 사람들에게 감사드립니다 "GAMERTURK"코드를 사용하면 3 $ 할인 된 가격으로 일본어 iTunes 카드를 구입할 수 있습니다

체크 아웃시 50 달러 이상을 사고 Arcane Crystals을 더 높은 가격으로 구매하십시오 Kirito와 Asuna를 비롯한 다양한 고급 기술을 통해 더욱 강력 해집니다! 안드로이드 장치와 PC는 프로세스가 동일하므로 두 가지 모두에 대해 이야기 할 것입니다 동시에 그들의 PC를 사용 중이라면 Nox App Player가 필요합니다 Nox App Player는 귀하의 PC에서 실행됩니다

다시 한 번 설명에서 링크를 찾을 수 있습니다 일단 당신이 그것을 가지고 있다면 공식적으로 당신의 프로세스는 일반 안드로이드와 동일합니다 이제 PC에서 Android 기기를 실행합니다 자, 우선, QooApp를 다운로드해야합니다 QooApp에 익숙하지 않은 사용자는 다른 앱을 다운로드 할 수있는 앱입니다

해당 지역에서는 사용할 수 없습니다 설명에서 QooApp에 대한 링크를 찾거나 Google 검색 만 할 수 있습니다 QooApp를 다운로드하고 QooApp에서 Integral Factor를 검색하여 다운로드하여 설치하십시오 iOS와 마찬가지로 VPN을 통해 서버에 연결할 수 있습니다 게임을 설치 했으므로 일본 지역을 지원하는 VPN을 찾으십시오

현재, 모두 나와 홀라 VPN을 사용하는 것 같습니다 이제 Hola VPN을 시작하고 일본에서 Integral Factor를 시작하는 것이 중요합니다 홈 화면이 아닌 Hola VPN 내부에서 Integral Factor를 시작하십시오 이제 두 플랫폼 모두 VPN을 통해 연결하므로 연결 속도가 느려질 수 있습니다 예상했다

이것은 게임 플레이 중에 느낄 수있는 것이 아니지만 다운로드 화면이나 "연결 중"화면이 길어지는 것은 예상되는 일이므로 생각하지 마십시오 화면이 너무 오래 걸리면 화면에 멈추게됩니다 어딘가에 갇혀 있다면 기회가 생깁니다 오류가 발생합니다 더 많은 도움이 필요하면 여기에 코멘트 섹션을 올려 놓으십시오

Integral Factor reddit과 discord도 훌륭합니다 이 비디오가 도움이 되었다면, 비디오를 좋아하고 호의를 보이십시오 facebookcom/gamerturk 및 twitter @ gamerturk95에서도 나를 찾을 수 있습니다 당신은 나단에 거대한 shoutout, 내 Patreon에 후원자가 됨으로써 내가 여기하는 것을 지원할 수 있습니다

티파니는 이미 그렇게 해왔다 나는 다음에 너희들을 볼거야, 돌봐!

Taking on iPhone to Android Migration Projects for Clients

이봐, 여긴 매일 매일의 육교입니다 제 이름은 에릭과 나는 애플 리케이션을 만든다! 오늘은 오늘 아이폰에 대해 이야기하고 싶다

n고객을위한 안드로이드 이전 프로젝트에 이르기까지 좋아요, 그래서 저는 고객에 대해 많이 이야기합니다n우리가 많은 시간을 일하기 때문에 일한다 고객을위한 앱에 있지만 우리는 우리 자신의 앱을 앱도 있습니다 그래서 저는 수익에 대해 많은 이야기를했습니다

n모든 것을 통해 나오지만 순서대로 오는 모든 것 성장을 위해 수익을 보충하는 우리는 많은 고객 업무를 수행하므로 나는 그것에 대해 많이 이야기한다 우리가 얻고있는 프로젝트 중 하나 최근에는 마이그레이션 프로젝트가 많이 있습니다 갑자기이 홍수처럼 보입니다n아이폰과 안드로이드 마이그레이션 프로젝트 밖에 많은 회사가있다n어쩌면 몇 년 동안 아이폰 앱을 해왔다

예전에는 4 ~ 5 년 전과 같았습니다n안드로이드에 대해서도 생각조차하지 않았다 소유자는 아이폰 사용자 였고 그는 "아, 아무도 안드로이드를 사용하지 않습니다! " 안드로이드가 실제로 복용하고있는 시점으로 이상 그들은 그 안드로이드 애플 리케이션도 필요합니다! 혹시 단 하나의 플랫폼에 릴리스했다면 처음에 내가 한 일은 – 오직 안드로이드, 그것은 영혼을 파괴했을 때 누군가 아이폰을 들고 "아, 내가 다운로드 할거야 그것! 어디 있니? "라고 말하면 안드로이드라고합니다 그렇기 때문에 두 가지를 모두하는 것이 더 쉽습니다

n시장으로 끌어 들여서 그들의 그리고 많은 회사들이 그렇게합니다 앱을 출시 한 곳이며 ios 전용, 때로는 안드로이드 전용 우리가 더 안드로이드에만 익숙해 질 것 같아 프로젝트와 다른 길로 미래, 그러나 우리는 약 10 개의 프로젝트를 가지고 있습니다 지금까지 단지 "이봐, 우리가 가지고있는 것"n몇 년 동안 개발 한 iOS 앱 예전에 안드로이드로 변환 할 수 있습니까? " 이러한 종류의 프로젝트에 대한 아름다운 점 그것들은 정말로 간단합니다

모든 회의를 끝내야 할 필요는 없습니다n모든 reiterations, 모든 디자인 "내가 좋아하는지 모르겠다"라고 말할 필요가 없습니다n그 글꼴

우리는 이것을 여기로 옮길 수 있습니다 " 스코프 크리프의 가능성은 없습니다 기존의 코드 세트 하나만 사용하면됩니다

그것을 쓰거나, swift 또는 객관적인 C, 객관적인 시간 대부분 C, 마이그레이션 프로젝트가 한번도 없었어n신속하게, 그러나 나는 그들이 밖에 있다고 확신합니다 그래서 당신은 객관적인 C, 그리고 안드로이드에서 중복, 그래서 자바 또는 코 틀린, 또는 우리는 심지어 하나했습니다 우리는 하이브리드로 Objective c를 했으므로 우리는 그런 식으로 코드 기반의 앱을 만들었습니다 그렇게 할 수 있거나, 그렇지 않으면 목표 C를 알고, 당신은 단지 블랙 박스 수 있습니다 모든 것이 무엇인지 보아라, 너는 할 수있어

n그것을 통해 충분히 읽을 수있을만큼 충분히 읽을 수있다 코드는 그것을 수행하고 빌드합니다 이제이 프로젝트들은 매우 수 있습니다n지루한! 그래서 앱 개발자로서 많은 이유가 있습니다n우리는 창조적이기 때문에 우리가하는 일을합니다 우리는 물건을 만들고 싶고 우리는 우리는 많은 경험을 가지고 있습니다 이 프로젝트는 너무 일반적인 대화 I 우리가 이런 종류의 프로젝트를 할 때 "이봐, 새 아이콘을 주겠니?" "아냐, 우리는 똑같이 보이고 싶다

" "이 봐, 어때, 우리는 나는 이런 식으로 싫어 우리가 좀 바꿀 수 있을까요? " "아니, 똑같은 일을해야 해

" 그리고 때로는 첫 번째 빌드를 위해 우리는 우리가 생각하는 그 어떤 것, 더 나은 사용자 환경을 원합니다n돌아와서 아무 말도하지 않아야한다 정확하게보아야한다 그런 식으로 그래서 일반적으로 일종의 것입니다

n중학교 개발자들에게 일하기 좋은 물건 코드를 확인하고 모든 것을 검사하십시오 그런 식으로 그것은 그것의 경우가 정말 간단하기 때문에 테스트하려면이 테스트를 해보십시오 둘 다 양손으로하고 그렇게하십시오 내가 이것을 가져 오려는 이유는 밖에 나가서 많은 사람들이 당신이 떠나기 때문에 안드로이드 전용 개발자 이오스가 말하길, 모든게 싫어 그래서 개발자는 안드로이드 전용이고, 자신의 응용 프로그램에서 작업하는 동안 앱 스토어에 저장하면n이런 종류의 일을 해보기를 원한다

마이그레이션 프로젝트를 위해 클라이언트 작업을 수행합니다 밖에 많은 회사가 있기 때문에 해야 할 일이 많습니다 그게, 그리고 너 자신을 파는 거라면, 너는 이성애자로서 스스로를 사고 싶을지도 모른다 안드로이드 마이 그 레이션 전문가, 또는 뭔가 우리가 그토록 많은 것을했기 때문입니다 그리고 많은 시간, 사업, 심지어 우리는 그들에게 뭔가를 던지며, 우리는 "이봐, 니가 유일한 앱을 가지고있어

n안드로이드가 시장의 80 %라는 것을 알아라 이걸 안드로이드로 변환 할 수 있을까요?n너를위한 안드로이드 버전 " 그리고 그들이 생각하는 많은 시간은 "헤이, 너 iOS 앱이 6 개월이 걸렸습니다 이 모든 모임들, 우리는이 모든 다이어그램을 가지고있었습니다n그리고 차트와 그 모든 것을 좋아합니다

마이그레이션에 대한 좋은 점은 다시는 그 모든 것을 통과 할 필요가 없습니다 프로토 타입과 같습니다 그것은 사양입니다n시행 착오를 거쳐야했다 모든 것, 당신은 개발자

당신은 단지 그것을 만들고 그것들에게 배달해야합니다n그들에게 청구하십시오 모두 행복해, 행복해, 행복해 그리고 너는 너의 삶을 살아 간다 그래서 어쨌든, 나는 네가 도움이되기를 바란다n거기 오늘 조금

좋아하고 구독 해 주셔서 대단히 감사합니다n너희들이 생각하는 것을 나에게 알려줘 개발자 분들, 개발자 분들,n다음과 같은 마이그레이션 프로젝트를 해본 적이 있습니까? 이? 혹시 앞으로 어려움을 겪어 본 적이 있습니까? 왜냐하면 우리에게 그것은 단지 doddle 이었기 때문입니다! 어쨌든 그렇게하는 것이 좋은 일입니다n오늘은 너와 다시 얘기 할거야 내일!

Streaming webcam to YouTube on Android via USB Camera app

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