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分布式数据库_怎么购买服务器_稳定性好

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几周前,我有机会参加了一个SAP CodeJam,主题是"SAP Cloud Platform Fiori for iOS SDK and Mobile Services"。对于希望学习新的SAP技术并与其他开发人员见面的开发人员来说,SAP代码阻塞总是一个鼓舞人心的事件。这是我深入研究这一主题并开发第一款iOS应用程序的出发点。

在他的博客中,使用SAP Gerhard Henig开发企业级iOS应用程序的五大理由概述了使用SAP提供的工具和服务的好处。SAP Leonardo机器学习服务使开发人员能够为企业构建智能应用程序。我给你举两个智能应用程序的例子。

智能应用程序是一个利用机器学习模型的应用程序。机器学习模型可以被认为是一种能够执行特定任务(如图像分类、语音识别或产品推荐)的功能。机器学习模型是通过将数据输入机器学习算法来生成的。输出是一个经过训练的机器学习模型,它从所教的数据中学到了知识。

如果你是一个开发人员,你可能有兴趣学习如何构建这样的智能应用程序。在SAP Tutorial Navigator中,您可以找到SAP Leonardo机器学习教程和iOS SDK,其中解释了如何构建图像分类应用程序的原型。

但是,如果您在应用程序中使用作为云服务提供的机器学习服务,则有一个缺点:需要稳定的网络连接,应用程序才能正常运行。如果我们能在我们的应用程序中加入机器学习模型(它代表了应用程序的"大脑"),大数据局,这样即使在偏远的荒野中也能离线工作,那岂不是很好?

救援来了。它是在WWDC 2017年推出的,允许开发者轻松地将机器学习模型集成到他们的应用程序中。在苹果公司,它被用于许多任务,例如人物识别和场景识别,云服务器服务好,手写识别。

目标是建立一个易于测试的SAP Fiori iOS应用程序,集成核心ML模型。我最终开发了一个水果检测应用程序。

该应用程序的工作原理如下。

出现了一个水果和蔬菜列表,其中包含相应的置信水平(4),最高概率的预测类列在顶部。在这个例子中,应用程序能够识别红苹果。该列表是使用SAP Fiori Mentor应用程序提供的模板作为SAP Fiori数据表实现的。

这里有一些现成的核心ML模型可供下载。

这些模型非常大且通用,可能无法很好地执行高度专业化的任务。在这种情况下,您可能需要自己构建机器学习模型。

使用"水果360"数据集来训练模型。您可以从Kaggle下载数据集。

下载的数据集包含62116张90种水果的图片。它不时更新。

我考虑了两个选择来训练一个模型:

在观看了2018年WWDC的视频后,我选择了Create ML。训练一个模型从未如此容易。打开一个操场,在左侧输入三行代码:

运行代码,在右侧打开一个助理编辑器。只需将包含训练数据的文件夹放入"drop Images"区域,大数据趋势,训练过程就开始了。

经过一段时间(在我的例子中,它花费了一个多小时)后,模型被创建,模型的准确性显示在右侧:

现在将测试数据文件夹放入操场,评估过程就开始了。

测试数据文件夹测试数据的准确性较低,因为模型之前没有看到这些图像。

最后我们保存了Core ML模型,并简单地将文件拖到Xcode项目中。Core ML模型的模型类自动生成:

模型需要一个图像作为输入,手机网站建站,并返回一个包含每个图像的概率的字典类别。概率最大的类标签对应于模型预测的水果类型。

在ViewController中,我们检索模型并通过图像作为输入发出分类请求:

此演示应用程序的源代码可在Bitbucket上获得。

我希望我可以给您一个印象,即构建和更新是多么简单借助苹果高度复杂的机器学习工具和框架,中移物联网有限公司,将机器学习模型集成到iOS应用程序中。结合SAP Cloud Platform SDK for iOS,开发者非常有能力为智能企业开发创新应用程序。

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