Sierra's Journey – identyfikacja kwiatów przy użyciu interfejsu Image Labeling API w ML Kit i Androida

Sierra OBryan, GDE, Android
Pytania i odpowiedzi – Sierra
-
Pyt.: Z jakich narzędzi Google korzystaliście?O: Jako programista aplikacji na Androida codziennie używam wielu narzędzi Google, takich jak Jetpack Compose i inne biblioteki Androida, Android Studio i Material Design. Lubię też poznawać inne narzędzia Google w ramach osobistych projektów. Udało mi się skompilować aplikację Flutter, przejrzeć informacje w Firebase i wytrenować własny model ML przy użyciu Kreatora modeli.
-
Pyt.: Które narzędzie było Twoim ulubionym? Dlaczego?
O: Trudno wybrać jedną z nich, ale bardzo podoba mi się usługa Jetpack Compose Praca z nowym, ewoluującym środowiskiem, które daje tak wiele energii i pomysłów od społeczności programistów, to ekscytująca sprawa. Tworzenie wiadomości ułatwia szybkie tworzenie elementów, które wcześniej były dość złożone, takich jak animacje i układy niestandardowe. W Android Studio jest też dostępnych wiele ciekawych narzędzi, takich jak edytowanie na żywo i liczba rekomendacji. Wszystkie te narzędzia poprawiają wydajność programistów i jakość aplikacji. Jedną z moich ulubionych funkcji w Compose jest to, że będzie ona bardziej dostępna dla większej liczby użytkowników, ponieważ jest bardziej intuicyjna i łatwa w obsłudze. Widzimy, że społeczność Androida stale się rozwija z nowymi perspektywami i tłami.
Google udostępnia też wiele bardzo przydatnych narzędzi do tworzenia łatwiej dostępnych aplikacji mobilnych. Cieszę się, że te narzędzia też istnieją. Accessibility Scanner jest dostępny w Google Play i potrafi wskazać typowe problemy z dostępem w Twojej aplikacji, podpowiadając, jak je naprawić i dlaczego jest takie ważne. Ćwiczenia z programowania „Accessibility in Jetpack Compose” to świetny punkt wyjścia do poszerzenia wiedzy na ich temat.
-
P: Udostępnij swoje elementy za pomocą narzędzi Google.O. Ulubiony projekt osobisty to (bardzo) prosta aplikacja do identyfikowania kwiatów zbudowana za pomocą interfejsu API do etykietowania obrazów w ML Kit i Androida. Po wyzwaniu 2020 ML skupiającym się na systemach uczących się w systemach uczących się ciekawił mnie ML Kit, ale ciągle onieśmielały mi pomysły na systemy uczące się. Zaskoczenie okazało się, że łatwo jest stworzyć dokumentację, korzystając z dokumentacji, a potem dodać ją do aplikacji na Androida. Niedawno przeniosłem ją do Jetpack Compose.
-
Pyt.: Jaką radę dał(a)byś użytkownikom na początku pracy z deweloperem?O: Znajdź społeczność! Tworzenie aplikacji to więcej przyjemności ze znajomymi.