iOS Broadcast
3.38K subscribers
1.72K photos
85 videos
985 links
Подборка новостей и статей для iOS разработчиков.

Новости Kotlin и мультиплатформы @kotlin_broadcast
Новости Android @android_broadcast
Реклама и прочее @ab_manager
加入频道
Удаляем фон у фото используя CoreML

В статье описан опыт внедрения модели U2Net в приложение для создания коллажа. Исторически, обрезание фона происходило на устройстве силами библиотеки GPUImage, но результат оставлял желать лучшего. U2Net справляется с задачей на отлично, при этом light версия модели весит 4.6 мб, full - 175.9 мб и грузится в фоне.

#ml #swift
👍8👎1
Apple Machine Learning (ML). «Create ML»

Нейросети 🤖 стремительно вырываются в топ быстрорастущих индустрий, в которые крупные компании вкладывают огромные деньги🤑
iOS-разработчики тоже могут не отставать от трендов и использовать нативный инструмент в Xcode от Apple для создание приолжение с AI - "Create ML"🔥
С помощью него вы можете:
👉 Определить объект на фото и отнести его к определенному классу
👉 Добавить стиль на фото, например, что если бы ваше селфи нарисовал Ван Гок
👉 Распознать жест на видео и фото и многое другое

#ml
👍9👎1
Учитесь, глупцы (7 мин)

Некоторые примеры использования ChatGPT разными специалистами:
👉 Красиво отрефакторить метод
👉 Написание юнит тестов
👉 Написание регулярных выражений
👉 Может помочь вам реализовать ваш пет проект на незнакомом вам стеке, главное направлять его.
👉 Генерация кода: очень хорошо, на уровне джуна
👉 Создания "скелета" будущей статьи (кейс психолога)

#ml #chatgpt
👍6👎1
DoccGPT: cамодокументируемый код на Swift с помощью GPT и DocC (4 мин)

DoccGPT — это эксперимент по полной автоматизации документирования кодовой базы на Swift. 
Компилятор документации DocC преобразует текст на основе Markdown в обширную документацию для проектов Swift и Objective‑C и отображает ее прямо в окне документации Xcode. Вы также можете размещать эту документацию на веб‑сайте.

#ml #tools
12👎2
Forwarded from Android Broadcast (Кирилл Розов)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Экспериментальное MediaPipe LLM Inference API позволяет запускать Large Language Models (LLMs) модели на устройства разных платформ (включая Android и iOS)

Кажется запуск больших нейросеток на устройствах уже все ближе. У меня остались вопрос по расходу батарейки и нагреву устройству при активном использовании. В статье рассказывают про оптимизации и результаты

🔗 Примеры кода на GitHub

На видео в посте демонстрация запуска модели Gemma 2B на iOS и Android с помощью MediaPipe LLM Inference API (размер параметров - 2.5 миллиона)

#ml #tensorflow
🔥51👍1