Android开发高手课
张绍文
前微信高级工程师,Tinker负责人
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已完结 61 讲
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 焦虑的移动开发者该如何破局?
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导读 (1讲)
导读 | 如何打造高质量的应用?
模块一 高质量开发 (25讲)
01 | 崩溃优化(上):关于“崩溃”那些事儿
02 | 崩溃优化(下):应用崩溃了,你应该如何去分析?
03 | 内存优化(上):4GB内存时代,再谈内存优化
04 | 内存优化(下):内存优化这件事,应该从哪里着手?
05 | 卡顿优化(上):你要掌握的卡顿分析方法
06 | 卡顿优化(下):如何监控应用卡顿?
06补充篇 | 卡顿优化:卡顿现场与卡顿分析
07 | 启动优化(上):从启动过程看启动速度优化
08 | 启动优化(下):优化启动速度的进阶方法
09 | I/O优化(上):开发工程师必备的I/O优化知识
10 | I/O优化(中):不同I/O方式的使用场景是什么?
11 | I/O优化(下):如何监控线上I/O操作?
12 | 存储优化(上):常见的数据存储方法有哪些?
13 | 存储优化(中):如何优化数据存储?
14 | 存储优化(下):数据库SQLite的使用和优化
15 | 网络优化(上):移动开发工程师必备的网络优化知识
16 | 网络优化(中):复杂多变的移动网络该如何优化?
17 | 网络优化(下):大数据下网络该如何监控?
18 | 耗电优化(上):从电量优化的演进看耗电分析
19 | 耗电优化(下):耗电的优化方法与线上监控
20 | UI 优化(上):UI 渲染的几个关键概念
21 | UI 优化(下):如何优化 UI 渲染?
22 | 包体积优化(上):如何减少安装包大小?
23 | 包体积优化(下):资源优化的进阶实践
24 | 想成为Android高手,你需要先搞定这三个问题
模块二 高效开发 (9讲)
25 | 如何提升组织与个人的研发效能?
26 | 关于编译,你需要了解什么?
27 | 编译插桩的三种方法:AspectJ、ASM、ReDex
28 | 大数据与AI,如何高效地测试?
29 | 从每月到每天,如何给版本发布提速?
30 | 数据评估(上):如何实现高可用的上报组件?
31 | 数据评估(下):什么是大数据平台?
32 | 线上疑难问题该如何排查和跟踪?
33 | 做一名有高度的移动开发工程师
模块三 架构演进 (9讲)
34 | 聊聊重构:优秀的架构都是演进而来的
35 | Native Hook 技术,天使还是魔鬼?
36 | 跨平台开发的现状与应用
37 | 移动开发新大陆:工作三年半,移动开发转型手游开发
38 | 移动开发新大陆:Android音视频开发
39 | 移动开发新大陆: 边缘智能计算的趋势
40 | 动态化实践,如何选择适合自己的方案?
41 | 聊聊Flutter,面对层出不穷的新技术该如何跟进?
42 | Android开发高手课学习心得
练习Sample跑起来 (8讲)
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第1期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第2期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第3期
练习Sample跑起来 | 热点问题答疑第4期
练习Sample跑起来 | ASM插桩强化练习
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第1辑
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第2辑
练习Sample跑起来 | 唯鹿同学的练习手记 第3辑
特别放送 (7讲)
Android JVM TI机制详解(内含福利彩蛋)
专栏学得苦?可能是方法没找对
专栏学得苦?可能你还需要一份配套学习书单
Native下如何获取调用栈?
聊聊Framework的学习方法
Android工程师的“面试指南”
程序员修炼之路 | 设计能力的提升途径
结束语 (1讲)
结束语 | 移动开发的今天和明天
Android开发高手课
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39 | 移动开发新大陆: 边缘智能计算的趋势

黄振 2019-04-06
你好,我是张绍文。今天文章的作者黄振是算法领域的专家,过去曾经和他合作过移动端的 AI 项目,无论是他的算法水平,还是工程上的能力,都让我深感佩服。今天我非常幸运地请到他来给我们分享关于移动边缘智能计算的认识。
如果说过去几年移动开发是那头在风口上的猪,现在这个风口明显已经转移到 AI,最明显的是国内应届生都纷纷涌向了 AI 方向。那作为移动开发,我们如何在 AI 浪潮之下占据自己的一席之地?
以我个人看法来看,即使目前 AI 在移动端的落地场景有限,但是 AI 这个“坑”我们是一定要跳的。我们可以尝试使用 TensorFlow 这些框架去做一些简单的 Demo,逐步加深对深度学习的理解。
Google 的TensorFlow Lite、Facebook 的Cafe2、腾讯的NCNNFatherCNN、小米的MACE、百度的Paddle-Mobile,各个公司都开源了自己的移动深度学习框架。移动端未来必然是深度学习一个非常重要的战场,移动开发们需要发挥自己的平台特长。我们对于这些移动深度学习框架的优化应该更有发言权,要做到既有算法思维,也有更加强大的工程能力。就像之前黄振合作的项目中,整个框架的性能优化也是由我们来主导,使用了大量 ARM NEON 指令和汇编进行优化。
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精选留言(11)

  • 山鬼
    2019-04-12
    1
  • 林哥
    真棒
    2019-10-25
  • 瞬间
    最近感觉遇到瓶颈了,这才发现开阔的眼界很重要,想请教下作者,如何拓宽自己的眼界呢?有哪些博客、新闻网站、官方日志等信息渠道可以分享么?想拓宽一下自己获取信息的渠道。
    2019-07-30
  • Dimple
    原来服务端也有机会呀,眼界又开阔了
    2019-07-26
  • ken
    我开发了一个人证核身的app,也掌握了
    2019-06-24
    1
  • moluren
    文章最后的图片中的计算框架是不是要加入MACE,对了解移动端的异构计算很有帮助?
    2019-04-22
  • 长街
    有没有相关书籍推荐呢?
    2019-04-22
  • 小梅
    感谢作者🙏,最近有点迷茫,想往AI方向转型,学了python,接触了下tensorflow。看了作者的分享,感觉找到了以后发力的方向了,万分感谢🙏
    2019-04-19
  • 无猫皆笼
    灵活运用算法比了解数学细节更优先,这句说得好,毕竟我们是要拿来用的。刚学机器学习的时候就卡在了吴恩达的公开课上。。。
    2019-04-06
  • 赵阿海
    是个不错的方向啊👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻
    2019-04-06
  • Z
    赞一个,tf刚出就比较关注,很看好移动端和机器学习的结合

    作者回复: 是的,这一块各大厂尝试会越来越多,从Google I/O和F8会议日程就可以看出来

    2019-04-06
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