Sierra's Journey: use ML Kit's Image Labeling API e Android per identificare i fiori

"Trova una community! Come per la maggior parte delle cose, sviluppare un gioco è più divertente con gli amici."

Domande e risposte con Sierra

  • R. In qualità di sviluppatore Android, utilizzo molti strumenti Google ogni giorno, come Jetpack Compose e altre librerie Android, Android Studio e Material Design. Mi piace anche esplorare alcuni degli altri strumenti Google nei progetti personali. Ho creato un'app Flutter, ho esplorato Firebase e ho addestrato il mio modello ML utilizzando il creatore di modelli.
  • R: È difficile sceglierne uno, ma sono davvero entusiasta di Jetpack Compose. È davvero emozionante poter lavorare con un framework nuovo e in continua evoluzione con tanta energia e input dalla community di sviluppatori. Con Scrivi puoi creare più rapidamente elementi che potrebbero essere complessi, come animazioni e layout personalizzati. Inoltre, in Android Studio sono disponibili strumenti molto interessanti come la funzionalità Modifica in tempo reale e ricomposizione, che migliorano l'efficienza degli sviluppatori e la qualità delle app. Una delle cose che preferisco di Compose in generale è che credo che renderà lo sviluppo Android più accessibile per più persone perché è più intuitivo e facile da usare per i primi passi e, quindi, vedremo che la community di Android continuerà a crescere con nuovi punti di vista e nuovi background con nuove idee.

    Google fornisce anche molti strumenti molto utili per creare app mobile più accessibili e sono davvero felice che esistano anche strumenti importanti. Accessibility Scanner è disponibile su Google Play e può identificare alcuni errori comuni di accessibilità nella tua app con suggerimenti su come risolverli e perché è importante. Il lab "Accessibilità in Jetpack Compose" è un ottimo punto di partenza per scoprire di più su questi concetti.

  • R: Un progetto personale preferito è una semplice app di identificazione del fiore creata utilizzando l'API Image Labeling Labeling di ML Kit e Android. Dopo la sfida per gli sviluppatori Android incentrata sul machine learning del 2020, ero molto curiosa di conoscere il ML Kit, ma ero ancora intimorita dall'idea del machine learning. È stato sorprendentemente facile seguire la documentazione per creare e modificare un modello personalizzato e poi aggiungerlo a un'app per Android. Ho appena eseguito la migrazione dell'app a Jetpack Compose.
  • R: Trova una community! Come gran parte delle cose, sviluppare è più divertente con gli amici.

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