wx tfjs demo

wx-tfjs-demo

يقوم تطبيق WeChat الصغير بتشغيل العرض التوضيحي لـ TensorFlow، ويتم تحديث الكود بشكل متزامن مع التطبيق الصغير "AI Pocket" من وقت لآخر.

كيفية الجري

متطلبات بيئة التشغيل

النظام الموصى به: MacOS

نود جي إس: v18.xx

إصدار مكتبة WeChat الأساسية: >= 2.29.0

أدوات مطور WeChat: >= v1.06.2210310

تكوين المشروع لأدوات مطور WeChat:

• تحقق من "ES6 إلى ES5"
• تحقق من "التجميع المحسن"
• عند الاختبار، يرجى تحديد "عدم التحقق من أسماء النطاقات القانونية..."

الاستخدام

1. استنساخ الكود محليا
2. قم بتعديل تكوين appid في project.config.json
3. npm i يقوم بتثبيت التبعيات (في بعض الأحيان قد تحتاج إلى استخدام npm i --force )
4. npm run build تبعيات الترجمة
5. امسح رمز المعاينة الخاص بأدوات المطور باستخدام هاتفك المحمول

قصة

التنفيذ المبكر

قم بتحويل tfjs-core حتى يتمكن TensorFlow.js من العمل في البرامج الصغيرة. يستدعي التطبيق الصغير الكاميرا للتصوير ويعرض الصورة على canvas . يمكن الحصول على بيانات canvas "المشابهة لـ ImageData" من خلال واجهة برمجة تطبيقات التطبيق الصغير، ثم يتم استدعاء tfjs API لتنفيذ التنبؤ.

إذا كنت مهتمًا بتجربة التنفيذ المليئة بالعقبات، فيمكنك قراءة منشورات المدونة التي تم زرعها بواسطة tfjs إلى تطبيق WeChat الصغير وTensorFlowJS المزروعة والمحاولة مرة أخرى.

التنفيذ الحالي

نظرًا لأن tfjs قد نفذت دعمًا أنيقًا لمنصات متعددة، على وجه التحديد من خلال توسيع platform لتحقيق "الزرع"، كما فتح تطبيق WeChat الصغير أيضًا واجهات برمجة تطبيقات أكثر فائدة، فإن الطريقة المتطفلة لتعديل tfjs لم تعد مستخدمة، فهي تستخدم مكون WeChat الإضافي. في tfjs لتوفير تحميل النموذج والتدريب والتنبؤ والوظائف الأخرى.

على الرغم من أنها أكثر ملاءمة من ذي قبل، إلا أن بيانات الإطار التي تم الحصول عليها بواسطة onCameraFrame الخاص بالتطبيق الصغير غير متوافقة مع ما يتم عرضه، وتتم معالجة بيانات الإطار الأولية بشكل مختلف على الأجهزة المختلفة (حتى الكاميرات الأمامية والخلفية لنفس الجهاز). من الصعب حقًا الحصول على نتائج تنبؤية دقيقة.

في الوقت الحالي، اكتشفت مجموعة من طرق اقتصاص بيانات الإطار واختبرتها لفترة وجيزة، وكانت النتائج جيدة. إذا كان هناك أي نماذج لا يمكن الاهتمام بها، فيرجى إرسال المشكلات والعلاقات العامة .

الآن أصبحت أساليب اقتصاص بيانات الإطار للبرامج المصغرة متسقة على منصات مختلفة.

ديمو البرنامج المصغر

تمت إعادة تسمية البرنامج الصغير إلى "AI Pocket". ولا يزال يبدو ذا معنى، لذلك أخطط لجعل هذا البرنامج الصغير جديًا. مرفق رمز الاستجابة السريعة الخاص بالبرنامج المصغر، ونرحب بالجميع لتجربته وتقديم اقتراحات للتحسينات!

التعاون والتبادل

التعاون

لدي خبرة متراكمة في تطوير الواجهة الأمامية والخلفية، وDocker & Swarm، والنشر المستمر، والبرمجة اللغوية العصبية (NLP) للذكاء الاصطناعي، ويمكنني تقديم مجموعة كاملة من الحلول بسرعة، فلا تتردد في الاستفسار عن التعاون من خلاله طرق الاتصال المختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن كود هذا المشروع مفتوح المصدر، والطلاب المهتمين مدعوون للمساهمة. بالطبع، لا توجد قيود على الاستخدام التجاري، ولكن يرجى احترام عمل الآخرين وعدم القيام بأي شيء "غير لطيف". إذا كان هذا المشروع مفيدًا لك، فلا تتردد في تقديم النصائح.

التواصل

يمكنك متابعة مدونتي الشخصية أو حسابي الشخصي العام على WeChat "Hunter Grocery Store". غالبًا ما يكون هناك بعض تبادل التكنولوجيا والأفكار الحياتية مرحبًا بك للتواصل!

تابع الحساب الرسمي واترك رسالة لتحصل على رمز QR الخاص بـ "AI Pocket Communication Group" لتسهيل التواصل! ~