在 I/O 看未来 | 开发者集合!官方学习资源已更新,即 "课" 解锁新技能!

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看完 Google I/O 2023 的精彩内容

你是否已跃跃欲试,准备充电学习?

马上跟随 Google 开发者在线课程

刷新知识储备和开发技能

将技术热爱落地为实践应用!

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"解码 Google I/O 洞见科技未来" 征文活动

也向身为技术爱好者的你发出召唤

往下阅读,了解课程更新和征文活动吧!

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Google 开发者在线课程 (Google Developers Learning Pathways) 由 Google 团队官方出品,涵盖 150 多个免费中文课程,覆盖 10 多项 Google 产品及服务,支持开发者根据自身基础及兴趣方向,自由选择课程模块,高效学习技术新知,多维度拓展开发技能。

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除了视频、文章等课程内容,开发者还能通过 230+ 引导式编程练习 (Codelab) 进行在线编程实践,在实操中巩固基础知识。

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随着技术演进及产品更新,在今年的 Google I/O 大会上,Google 开发者在线课程也更新了丰富课程资源,涵盖 Android、TensorFlow、AR/VR 等热门领域,助力开发者在智能时代提升技能,激发更多创意灵感,适应日新月异的市场环境。

即刻访问新课链接,开启学习之旅:

最新课程

让您的 Android 应用使用起来更没有障碍

https://developer.android.google.cn/courses/pathways/make-your-android-app-accessible?hl=zh_cn

Android 之 Compose 开发基础

https://developer.android.google.cn/courses/android-basics-compose/course?hl=zh-cn

面向 Android 开发者的 Jetpack Compose

https://developer.android.google.cn/courses/jetpack-compose/course?hl=zh_cn

Wear OS

https://developer.android.google.cn/courses/pathways/wear?hl=zh_cn

Activity 嵌入

https://developer.android.google.cn/courses/pathways/activity-embedding?hl=zh_cn

  • 构建 Google Chat 应用
    https://developers.google.cn/learn/pathways/google-chat-build-apps?hl=zh-cn

数据卡片手册: Responsible AI 的文档透明化

https://developers.google.cn/learn/pathways/data-cards-playbook?hl=zh_cn

Scene Semantics and Geospatial Depth

https://developers.google.cn/learn/pathways/arcore-semantics-and-depth?hl=zh_cn

Streetscape Geometry 和 Rooftop 锚点

https://developers.google.cn/learn/pathways/arcore-buildings-and-rooftops?hl=zh_cn

除了以上课程,Google 开发者在线课程还在持续更新中,为开发者提供更多样的课程,满足扩充知识储备、拓展技术视野的需求。

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在课程学习过程中,你也积累了不少开发经验和心得感悟?快来和开发者们一起分享你的技术见解吧!

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5 月 11 日至 6 月 16 日,进入开发者社区 "Google I/O 2023" 频道,参加 "解码 Google I/O 洞见科技未来" 征文比赛,发帖分享今年 Google I/O 大会更新产品与工具的使用体验。

优秀征文创作者有机会获得专家点评,还能解锁惊喜大奖,立即参赛吧!

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*Google 运动水杯+Google 手机支架


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决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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他给女朋友做了个树莓派复古相机,算法代码可自己编写,成本不到700元

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手机拍照不够爽,带个单反又太重? 试试做个树莓派复古相机,还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错,颜值很高,拍出来的照片也能打: 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前,这部相机的代码、硬件清单、STL文件(用于3D打印)和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下: 树莓派Zero W(搭配microSD卡)、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片(选用) 至于3D打印的相机外壳,作者已经开源了所需的STL文件,可以直接上手打印。 材料齐全后,就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图,是这个样子的: 具体引脚如下: 搭建好后,整体电路长这样: 再加上3D外壳(喷了银色的漆)和镜头,一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分,

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是一款基于 Electron 和 Vite 打造的跨平台(支持 Windows、macOS 和 Linux) AI 浏览器。 集成了 SearXNG AI 搜索、开发工具集合、 市面上最流行的 AI 工具门户,以及代码编写和桌面快捷工具等功能, 通过模块化的 Monorepo 架构,提供轻量级、可扩展且高效的桌面体验, 助力 AI 驱动的日常工作流程。

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