《鸿蒙Next ArkTS:开启人工智能应用开发高效新旅程》
在当今科技飞速发展的时代,人工智能与鸿蒙Next的结合正成为开发者们关注的焦点。利用鸿蒙Next的ArkTS语言开发高效的人工智能驱动的应用程序,为我们带来了前所未有的机遇和创新空间。
了解ArkTS语言与鸿蒙Next
ArkTS是一种基于TypeScript的静态类型脚本语言,专为鸿蒙系统设计。它继承了TypeScript的强大类型系统,支持接口、枚举、联合类型等多种高级类型,能在编译阶段捕获潜在错误。同时,它针对鸿蒙系统的特性进行了优化,可更好地利用鸿蒙的底层能力。鸿蒙Next作为新一代操作系统,拥有微内核架构、分布式软总线技术等优势,为应用开发提供了强大的底层支持。
开发环境搭建
首先要安装Node.js和npm,为后续操作提供支撑。可前往Node.js官网,根据操作系统版本下载安装包完成安装,在终端输入 node -v 和 npm -v 命令验证安装是否成功。接着从华为开发者联盟官网下载安装鸿蒙开发工具DevEco Studio。安装完成后,打开DevEco Studio,在SDK Manager中下载对应的HarmonyOS SDK,确保涵盖目标设备的API版本。
引入人工智能框架与服务
鸿蒙系统提供了与人工智能相关的框架和服务,如HUAWEI HiAI。开发者可以在ArkTS项目中通过 import 语句导入相关模块,如 import { objectDetection } from ‘@hms.ai.vision’ ,以便使用多目标识别等功能。若想利用第三方人工智能框架,需根据框架文档进行相应的引入和配置。
数据处理与交互
利用ArkTS的异步编程能力,通过 async/await 或 Promise 处理人工智能模型的输入输出。例如,在开发图像识别应用时,可使用 async 函数读取图片数据并传入识别模型。在与用户交互方面,ArkTS的声明式UI编程模型可方便地创建界面。如创建一个按钮用于触发人工智能操作,当用户点击按钮时,调用相应的函数执行人工智能任务。
性能优化策略
利用ArkTS的静态类型检查,在编译阶段发现类型错误,提高代码稳定性和性能。对于计算密集型的人工智能任务,可使用WebAssembly加速,将计算任务转移到WebAssembly模块中执行。还可利用鸿蒙系统的分布式能力,将人工智能任务在不同设备间进行合理分配,提升整体处理效率。
利用鸿蒙Next的ArkTS语言开发高效的人工智能驱动应用程序,需要开发者深入理解ArkTS语言特性,充分利用鸿蒙系统的优势和相关工具,不断探索和实践,才能创造出更智能、更高效的应用程序,为用户带来全新的体验。
相关文章:
《鸿蒙Next ArkTS:开启人工智能应用开发高效新旅程》
在当今科技飞速发展的时代,人工智能与鸿蒙Next的结合正成为开发者们关注的焦点。利用鸿蒙Next的ArkTS语言开发高效的人工智能驱动的应用程序,为我们带来了前所未有的机遇和创新空间。 了解ArkTS语言与鸿蒙Next ArkTS是一种基于TypeScript的静态类型脚本…...

Unity 3D游戏开发从入门进阶到高级
本文精心整理了Unity3D游戏开发相关的学习资料,涵盖入门、进阶、性能优化、面试和书籍等多个维度,旨在为Unity开发者提供全方位、高含金量的学习指南.欢迎收藏。 学习社区 Unity3D开发者 这是一个专注于Unity引擎的开发者社区,汇聚了众多Un…...

什么是SSH登录?SSH客户端软件有哪些?
一、SSH解释 SSH(Secure Shell)登录是一种用于计算机之间加密登录的网络协议。SSH登录允许用户通过互联网访问、控制和修改远程服务器。它提供了加密的通信通道,以保护敏感数据的机密性和完整性。SSH协议支持多种应用,包括SSH&…...
Ubuntu服务器提示:检测到存在恶意文件,补救思路
1. 确定文件类型 可以使用file命令来检查该文件的类型,这有助于判断它是否真的是一个恶意文件 file /path/to/the/file 2. 检查文件内容 使用strings命令查看文件内容,看是否有可疑的命令或脚本: strings /path/to/the/file 3. 扫描系统…...
【学习计算机视觉算法的基础及基本编码-基于Python语言--实例教程】
Python视觉算法实际从0-1实例编码 一、学习基础二、学习计算机视觉基础知识三、深度学习在计算机视觉中的应用四、实例项目五、实践与拓展 一、学习基础 数学基础 线性代数: 学习矩阵、向量的基本概念,包括矩阵的加法、乘法、转置等运算。理解矩阵的秩、…...
从零搭建一个Vue3 + Typescript的脚手架——day1
1.开发环境搭建 (1).配置vite vite简介 Vite 是一个由尤雨溪开发的现代化前端构建工具,它利用了浏览器对 ES 模块的原生支持,极大地提升了开发服务器的启动速度和热更新效率。Vite 不仅适用于 Vue.js,还支持 React、Svelte 等多种框架&…...
Pgsql存储占用分析
基础命令 -- 查询表大小 SELECT pg_total_relation_size(table_name);-- 查询表大小(不带索引) SELECT pg_table_size(table_name);-- 查询表索引大小 SELECT pg_indexes_size(table_name);-- 查询表具体大小 SELECT pg_relation_size(table_name); SEL…...

51c自动驾驶~合集46
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13050104 #世界模型会是L3自动驾驶的唯一解吗 三维空间占有率(3D Occupancy)预测的目的是预测三维空间中的每个体素是否被占有,如果被占有,则对应的体素将被标记。3D Semant…...

Elasticsearch:使用全文搜索在 ES|QL 中进行过滤 - 8.17
8.17 在 ES|QL 中引入了 match 和 qstr 函数,可用于执行全文过滤。本文介绍了它们的作用、使用方法、与现有文本过滤方法的区别、当前的限制以及未来的改进。 ES|QL 现在包含全文函数,可用于使用文本查询过滤数据。我们将回顾可用的文本过滤方法…...

《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》ch8:基于 IESKF 的紧耦合 LIO 系统
目录 基于 IESKF 的紧耦合 LIO 系统 1 IESKF 的状态变量和运动过程 1.1 对名义状态变量的预测 1.2 对误差状态变量的预测及对协方差矩阵的递推 2 观测方程中的迭代过程 3 高维观测中的等效处理 4 NDT 和 卡尔曼滤波的联系 5 紧耦合 LIO 系统的主要流程 5.1 IMU 静止初始化 …...

引领图像编辑领域的新潮流!Edicho:实现跨图像一致编辑的新方法(港科蚂蚁)
在图像处理领域,如何实现跨图像的一致编辑一直是技术挑战。传统方法往往局限于单张图像的编辑,难以保证多张图像间编辑效果的一致性。香港科技大学、蚂蚁集团、斯坦福大学和香港中文大学联合提出Edicho,这一难题迎来了全新的解决方案。 总结如…...

459. 重复的子字符串【力扣】——kmp拼接字符串解法
常规kmp解答 class Solution { public:void getNext(int *next,string s){int j0;next[0]0;for(int i1;i<s.size();i){while(j>0 && s[i]!s[j]){jnext[j-1];}if(s[i]s[j]) j;next[i]j;}}bool repeatedSubstringPattern(string s) {if(s.size()0) return false;i…...
fpga 的时钟管理模块pll 跟 dcm
FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)中的时钟管理模块(Clock Management Module, CMM)是用于生成和管理内部时钟信号的关键组件。两个常见的CMM类型是PLL(Phase-Locked Loop,…...

USB 驱动开发 --- Gadget 驱动框架梳理(一)
本文由 Linux 内核文档翻译与总结而来,个人学习笔记仅供参考。 Gadget 框架 在 USB 协议交互过程中,角色定义: the device driver is the master (or “client driver”) Linux 内核中称为 HCD(Host Controller Driver),负责与 …...

1Hive概览
1Hive概览 1hive简介2hive架构3hive与Hadoop的关系4hive与传统数据库对比5hive的数据存储 1hive简介 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。 其本质是将SQL转换为MapReduce/Spark的任务进…...

【Web安全】SQL 注入攻击技巧详解:UNION 注入(UNION SQL Injection)
【Web安全】SQL 注入攻击技巧详解:UNION 注入(UNION SQL Injection) 引言 UNION注入是一种利用SQL的UNION操作符进行注入攻击的技术。攻击者通过合并两个或多个SELECT语句的结果集,可以获取数据库中未授权的数据。这种注入技术要…...

IoTDB 常见问题 QA 第三期
关于 IoTDB 的 Q & A IoTDB Q&A 第三期持续更新!我们将定期汇总我们将定期汇总社区讨论频繁的问题,并展开进行详细回答,通过积累常见问题“小百科”,方便大家使用 IoTDB。 Q1:查询最新值 & null 数据相加方…...

RabbitMQ---消息确认和持久化
(一)消息确认 1.概念 生产者发送消息后,到达消费端会有以下情况: 1.消息处理成功 2.消息处理异常 如果RabbitMQ把消息发送给消费者后就把消息删除,那么就可能会导致,消息处理异常想要再获取这条消息的时…...
《鸿蒙Next旅游应用:人工智能赋能个性化与智能导览新体验》
随着鸿蒙Next的推出,旅游应用迎来了全新的发展机遇,借助人工智能技术能为用户带来更出色的个性化推荐和智能导览服务。 鸿蒙Next与人工智能融合优势 鸿蒙Next拥有强大的分布式能力和原生智能体验。其能打破设备界限,实现多设备协同…...
微信小程序获取当前页面路径,登录成功后重定向回原页面
🤵 作者:coderYYY 🧑 个人简介:前端程序媛,目前主攻web前端,后端辅助,其他技术知识也会偶尔分享🍀欢迎和我一起交流!🚀(评论和私信一般会回&#…...
5.1 HarmonyOS NEXT系统级性能调优:内核调度、I/O优化与多线程管理实战
HarmonyOS NEXT系统级性能调优:内核调度、I/O优化与多线程管理实战 在HarmonyOS NEXT的全场景生态中,系统级性能调优是构建流畅、高效应用的关键。通过内核调度精细化控制、存储与网络I/O深度优化,以及多线程资源智能管理,开发者…...

大语言模型评测体系全解析(下篇):工具链、学术前沿与实战策略
文章目录 一、评测工具链:从手工测试到自动化工程的效率革命(一)OpenCompass:开源评测框架的生态构建1. 技术架构:三层架构实现评测自动化2. 开发者赋能:从入门到进阶的工具矩阵 (二)…...
掌握子网划分:优化IP分配与管理
子网划分是通过调整子网掩码,将单一IP网络划分为多个逻辑子网的过程,其核心原理是借用主机位作为子网位以优化地址分配和管理。具体方法与原理如下: 一、子网划分基本原理 核心目的: 减少IP浪费:避免大块地址闲置&…...

动态规划之网格图模型(二)
文章目录 动态规划之网格图模型(二)LeetCode 931. 下降路径最小和思路Golang 代码 LeetCode 2684. 矩阵中移动的最大次数思路Golang 代码 LeetCode 2304. 网格中的最小路径代价思路Golang 代码 LeetCode 1289. 下降路径最小和 II思路Golang 代码 LeetCod…...

【OpenGL学习】(五)自定义着色器类
文章目录 【OpenGL学习】(五)自定义着色器类着色器类插值着色统一着色 【OpenGL学习】(五)自定义着色器类 项目结构: 着色器类 // shader_s.h #ifndef SHADER_H #define SHADER_H#include <glad/glad.h>#inc…...
SpringBoot+Mybatisplus配置多数据源(超级简单!!!!)
今天分享配置多数据源的另外一种方式,SpringBoMybatisplus配置多数据源,此种方式配置相对简单,都是苞米豆封装好的,配置容易;此篇分享比较简单的方式配置数据源,多个固定的数据源,通过注解选择使…...

Visual Studio问题记录
程序"xxx dotnet.exe"已退出,返回值为-2147450730 问deepseek:visual studio输出程序dotnet.exe已退出,返回值为-2147450730 dotnet.exe 编译时退出并返回错误代码 **-2147450730**(十六进制 0x80008076)&…...

C++算法-动态规划2
第 4 题 字符串分割 (Word Break) 难度: Medium备注:出自 leetcode题目描述 Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words. For example, given s "l…...

Spring Boot项目中JSON解析库的深度解析与应用实践
在现代Web开发中,JSON(JavaScript Object Notation)作为轻量级的数据交换格式,已成为前后端通信的核心桥梁。Spring Boot作为Java生态中最流行的微服务框架,提供了对多种JSON库的无缝集成支持。本文将深入探讨Spring B…...

第46节:多模态分类(图像+文本)
一、多模态分类概述 多模态分类是指利用来自不同模态(如图像、文本、音频等)的数据进行联合分析和分类的任务。 在当今大数据时代,信息往往以多种形式存在,例如社交媒体上的图片配文字、视频附带字幕、医疗检查中的影像与报告等。单一模态的数据往往只能提供有限的信息,…...