? ? ? ? ?成都app軟件開發公司有哪些?從去年開始，關于“人口紅利、用戶流量逐漸消退、移動互聯網整體開始向工業互聯網轉型”的結論層出不窮，在這種趨勢下，許多曾經處于移動互聯網紅利頂端的開發者已經開始恐慌之下，紛紛發出手機開發已走到盡頭的嘆息。這是真的嗎?事實上，它可能不是。畢竟移動終端仍然是主流，隨著物聯網的興起，移動設備的地位將變得越來越重要。

? ? ? ? ? 在這個節骨眼上，如果傳統的移動開發者能夠自給自足，那么結果將和上面一樣可怕。因此，當前的開發者需要做的就是順應技術的潮流，結合最新的人工智能、VR/AR、區塊鏈等技術，提升現有的技能。移動開發人員可以從機器學習提供的革命性變化中獲益，因為該技術已經支持移動應用程序，例如允許更流暢的用戶體驗和使移動應用程序更強大。 例如提供準確的定位建議或即時發現植物病害。移動應用機器學習的快速發展，已經成為經典機器學習所面臨的諸多問題的一種詮釋。事實上，未知的事情即將發生。未來的移動應用程序需要更快的處理速度和更低的延遲。 ? ? ? ? ?你可能想知道為什么人工智能第一的移動應用不能簡單地在云端進行在線推理?首先，云計算技術依賴于一個中心節點(想象一個擁有大量存儲和計算能力的大型數據中心)。這種集中的中央處理方法無法處理創建流暢的ml驅動的移動體驗所需的處理速度。因為整個流程必須在這個集中的數據中心中處理數據，然后將數據發送回設備。這個過程需要時間和金錢，很難保證數據的隱私。

? ? ? ? ? 在概述了移動機器學習的這些核心好處之后，讓我們更詳細地探究為什么作為移動應用程序開發人員，您需要關注移動應用程序ML革命。更低的延遲移動應用程序開發人員知道，高延遲是應用程序的喪鐘，無論該應用程序多么強大，或者其背后的企業品牌多么優秀。例如，Android設備過去在許多視頻應用程序中遇到過延遲，導致觀看音頻和視頻不同步。

?? ? ? ? ?成都app軟件開發公司?有哪些具有高延遲的社交媒體應用程序可能會導致非常令人沮喪的用戶體驗。正是由于這些延遲，在設備上執行機器學習變得越來越重要。由于社交媒體圖像過濾器和基于位置的就餐建議，這些應用程序特性需要較低的延遲來提供最佳結果。正如前面提到的，云計算的處理速度可能很慢，最終開發人員需要接近零延遲才能在移動應用程序中啟動和運行ML功能。設備上的機器學習通過其數據處理能力為接近零延遲鋪平了道路。?