android studio中文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Kotlin權威2.0：Android專家養成術

為了解決android studio中文的問題，作者JoshSkeen,DavidGreenhalgh 這樣論述：

　　★ Amazon好評不斷！Kotlin入門與進階一書掌握！ 　　★ 助你贏得Google、Facebook、Microsoft等巨頭公司青睞的培訓講義 本書特色 　　♦ 源自大名鼎鼎的 Big Nerd Ranch 訓練營培訓講義，該訓練營已經為Google、Facebook、Microsoft等行業巨頭培養了眾多專業人才。 　　♦ 以循序漸進的方式精心編排章節，從基礎的變數與集合開始，逐漸深入至物件導向程式設計與函數式程式設計技術。 　　♦ 透過建置各種範例專案，在實踐中掌握Kotlin程式設計語言。 　　♦ 多章設有「深入學習」和「挑戰練習」環節，幫你鞏固所學知識。 　　♦ 本

書所有應用程式與介面、平台，皆更新至繁體中文版出版日為止之最新版本。 原文版讀者評論 　　「我有Java程式設計背景，但我認為本書同樣適合零基礎的初學者使用。跟隨本書學習Kotlin程式設計非常輕鬆。」 　　「本書不僅告訴你怎樣做，而且還告訴你為何這樣做。每一章的練習題和範例程式碼都配合得天衣無縫。」 　　「這不是一本對Kotlin泛泛而談的書，而是一本出色的指導手冊：條理清晰、可讀性強、範圍明確，有參考價值。閱讀之後的收穫非常大。」 　　「範例專案易於上手，講解也非常清晰，是Android開發者不容錯過的一本書。」  

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應用人工智慧及物聯網技術於微灌溉系統之研究

為了解決android studio中文的問題，作者葉憲錡 這樣論述：

本論文應用人工智慧、物聯網技術以及微灌溉系統來輔助農業生產者日常所需處理的工作。透過物聯網IoT(Internet of Things)收集感測器的數據後，使用Visual Studio架設農園專屬的後端系統、Python設計人工智慧模型，透過Android系統的應用程式，讓使用者查看農園即時情況以及控制資源的應用。本論文使用ESP8266 Wi-Fi模組將感測器連結至網際網路，並透過WebAPI的方式將數據傳送至關聯式資料庫中，使用者可以開啟行動裝置中的應用程式來控制農園，並且有多種模式來控制微灌溉系統，分別提供了手動、自動與智慧模式，手動模式讓使用者隨按隨開與關，自動模式提供了使用者設定

一個土壤濕度值，系統則會判斷是否有超過設定值來決定是否澆水，智慧模式則是導入土壤濕度強度值與人工智慧模型，將是否澆水的判斷交給人工智慧模型，整合環境中的各項參數輸入至模型中，來決定當下的環境是否需要澆水。 此系統讓使用者只需使用行動裝置便能在任何地方、時間存取伺服器中的數值，以即時得知生產的狀況並且控制農園中的設備來調節農園的環境。此研究提供自動且智慧的遠端監控，在物聯網及人工智慧結合大數據分析(Big Data Analysis)的配合下，架設完整的系統服務。從感測器、資料庫到行動裝置端透過網路即時記錄並即時提供給使用者，逐漸實現智慧農園的可能性。

TensorFlow移動端機器學習實戰

為了解決android studio中文的問題，作者王眾磊 這樣論述：

TensorFlow已經成為機器學習的流行框架和工業屆標準，早期的TensorFlow以雲端和資料中心中的機器學習為主，近期的一個趨勢是，逐漸向移動端和設備端轉移。推動這個趨勢的動力包括人們對機器學習理論和認知的提高、演算法及技術的改進、軟體和硬體性能的提高，以及專有硬體的出現等，更主要的是，用戶的需求和越來越豐富的場景需求。現在國內移動用戶已超15億，全球移動用戶已超過51億，2019年IoT裝置數量預計將超過全球人口總數。 我們相信，在未來，雲端和移動端相結合的人工智慧和設備端獨立的人工智慧應用會慢慢成為主流。作為TensorFlow的開發者和使用者，本書作者完整地講解了使用Tensor

Flow進行端到端開發的實例和開發技巧，同時分享了如何使用開源工具進行軟體發展的最佳工程實踐和經驗。本書提供了全方位的視角説明讀者開啟不同的思路，即使把本書作為一本軟體發展和工程開發的書籍來讀，也會使讀者受益匪淺。   王眾磊 TensorFlow的開發者之一，具有二十多年的留學和工作經驗。現定居美國矽谷，長期從事軟體發展工作，發表國際論文及國際專利多項。曾在穀歌等多家大型國際公司及初創企業工作過，有豐富的國內、國際開發及管理經驗。近幾年以移動端開發、邊緣計算、雲計算和機器學習為主，從事開發和管理工作。工作之余喜歡和家人一起去各地旅遊、打高爾夫球、滑雪等。 陳海波 深

蘭科技DeepBlue Technology的創始人，南京工業大學特聘教授，清華大學―深蘭科技機器視覺聯合研究中心管理委員會主任；上海交通大學―深蘭科技人工智慧聯合實驗室管理委員會主任、中南大學―深蘭科技人工智慧聯合研究院專家委員會委員，致力於人工智慧的基礎研究和應用開發，創建的深蘭科學院擁有人工智慧研究院、科學計算研究院、生命及AI腦科學院、自動化研究院和智慧汽車研究院。團隊擁有包括CVPR、PAKDD、IEEEISI等多項國際競賽冠軍成績，在自動駕駛和整車、機器人研發及製造、生物科技、自然語言處理（語義智慧）、資料採擷等領域都有深度佈局。   第1章 機器學習和Tens

orFlow簡述 1 1.1 機器學習和TensorFlow的歷史及發展現狀 1 1.1.1 人工智慧和機器學習 1 1.1.2 TensorFlow 3 1.1.3 TensorFlow Mobile 5 1.1.4 TensorFlow Lite 5 1.2 在移動設備上運行機器學習的應用 6 1.2.1 生態和現狀 7 1.2.2 從移動優先到人工智慧優先 8 1.2.3 人工智慧的發展 9 1.2.4 在移動設備上進行機器學習的難點和挑戰 9 1.2.5 TPU 10 1.3 機器學習框架 11 1.3.1 CAFFE2 11 1.3.2 Android NNAPI 12 1.3.3

CoreML 12 1.3.4 樹莓派（Raspberry Pi） 13 第2章 構建開發環境 14 2.1 開發主機和設備的選擇 14 2.2 在網路代理環境下開發 15 2.3 整合式開發環境IDE 16 2.3.1 Android Studio 16 2.3.2 Visual Studio Code 16 2.3.3 其他IDE 18 2.4 構建工具Bazel 18 2.4.1 Bazel生成調試 19 2.4.2 Bazel Query命令 20 2.5 裝載TensorFlow 20 2.6 文檔 25 第3章 基於移動端的機器學習的開發方式和流程 26 3.1 開發方式和流程

簡介 26 3.2 使用TPU進行訓練 28 3.3 設備端進行機器學習訓練 35 3.4 使用TensorFlow Serving優化TensorFlow模型 41 3.4.1 訓練和匯出TensorFlow模型 42 3.4.2 使用標準TensorFlow ModelServer載入匯出的模型 50 3.4.3 測試伺服器 50 3.5 TensorFlow擴展（Extended） 54 第4章 構建TensorFlow Mobile 55 4.1 TensorFlow Mobile的歷史 55 4.2 TensorFlow代碼結構 55 4.3 構建及運行 61 4.3.1 代碼的流

程 67 4.3.2 代碼的依賴性 68 4.3.3 性能和代碼跟蹤 69 第5章 用TensorFlow Mobile構建機器學習應用 71 5.1 準備工作 71 5.2 圖像分類（Image Classification） 74 5.2.1 應用 74 5.2.2 模型 85 5.3 物體檢測（Object Detection） 87 5.3.1 應用 87 5.3.2 模型 92 5.4 時尚渲染（Stylization） 95 5.4.1 應用 95 5.4.2 模型 96 5.5 聲音識別（Speech Recognization） 96 5.5.1 應用 96 5.5.2 模型

99 第6章 TensorFlow Lite的架構 101 6.1 模型格式 102 6.1.1 Protocol Buffer 102 6.1.2 FlatBuffers 105 6.1.3 模型結構 112 6.1.4 轉換器（Toco） 113 6.1.5 解析器（Interpreter） 119 6.2 底層結構和設計 123 6.2.1 設計目標 123 6.2.2 錯誤回饋 124 6.2.3 裝載模型 125 6.2.4 運行模型 126 6.2.5 定制演算子（CUSTOM Ops） 128 6.2.6 定制內核 132 6.3 工具 133 6.3.1 圖像標注（labe

l_image） 133 6.3.2 最小集成（Minimal） 143 6.3.3 Graphviz 143 6.3.4 模型評效 148 第7章 用TensorFlow Lite構建機器學習應用 151 7.1 模型設計 151 7.1.1 使用預先訓練的模型 151 7.1.2 重新訓練 152 7.1.3 使用瓶頸（Bottleneck） 154 7.2 開發應用 158 7.2.1 程式介面 158 7.2.2 執行緒和性能 162 7.2.3 模型優化 163 7.3 TensorFlow Lite的應用 170 7.3.1 聲音識別 173 7.3.2 圖像識別 177 7.4

TensorFlow Lite使用GPU 178 7.4.1 GPU與CPU性能比較 178 7.4.2 開發GPU代理（Delegate） 178 7.5 訓練模型 182 7.5.1 模擬器 183 7.5.2 構建執行檔 183 第8章 移動端的機器學習開發 186 8.1 其他設備的支援 186 8.1.1 在iOS上運行TensorFlow的應用 186 8.1.2 在樹莓派上運行TensorFlow 189 8.2 設計和優化模型 190 8.2.1 模型大小 191 8.2.2 運行速度 192 8.2.3 視覺化模型 196 8.2.4 執行緒 196 8.2.5 二進位檔

案大小 197 8.2.6 重新訓練移動資料 197 8.2.7 優化模型載入 198 8.2.8 保護模型檔 198 8.2.9 量化計算 199 8.2.10 使用量化計算 202 8.3 設計機器學習應用程式要點 207 第9章 TensorFlow的硬體加速 209 9.1 神經網路介面 209 9.1.1 瞭解Neural Networks API運行時 210 9.1.2 Neural Networks API程式設計模型 211 9.1.3 NNAPI 實現的實例 213 9.2 硬體加速 222 9.2.1 高通網路處理器 223 9.2.2 華為HiAI Engine 22

9 9.2.3 簡要比較 235 9.2.4 開放式神經網路交換格式 236 第10章 機器學習應用框架 237 10.1 ML Kit 237 10.1.1 面部識別（Face Detection） 242 10.1.2 文本識別 247 10.1.3 條碼識別 248 10.2 聯合學習（Federated Learning） 248 第11章 基於移動設備的機器學習的未來 252 11.1 TensorFlow 2.0和路線圖 252 11.1.1 更簡單的開發模型 253 11.1.2 更可靠的跨平臺的模型發佈 254 11.1.3 TensorFlow Lite 254 11.1

.4 TensorFlow 1.0 和TensorFlow 2.0的不同 255 11.2 人工智慧的發展方向 255 11.2.1 提高人工智慧的可解釋性 255 11.2.2 貢獻社會 256 11.2.3 改善社會 258   2018年，我有很長一段時間在中國和美國兩地跑，同時在國內工作和生活了比較長的一段時間，這是我近二十年來第一次和國內的開發者一起長時間工作。在享受各種美食之外，對國內的開發、產品和管理有了全新的瞭解和認識。 說起寫書的起源，我本來的想法只是寫一點可以作為國內工程師培訓教材的東西。2018年初，TensorFlow作為一個技術熱點，逐漸普及到機

器學習應用開發的各個方面，但是對於TensorFlow在移動端的開發和應用還處於初始階段。我當時也剛剛結束一個TensorFlow項目，想把這些經驗和想法沉澱一下。於是我就把以前寫的筆記和日誌重新整理，添加一些內容並修改了文字，基本形成了一個原始版本。 後來，遇到博文視點的南海寶編輯，通過商談，出版社欣然同意把這些資料整理出書。我的筆記和日誌的內容很多和代碼緊密相關，其中很多內容後來演變成了文檔，我覺得這對初學者和有經驗的開發者都是一個很好的參考，至少可以提供另外一個視角，讓開發者多方面瞭解TensorFlow。所以，我就開始寫作，前後花費了近兩年的時間。 我是一邊寫作一邊工作的，在這個過

程中很快就遇到了兩個很大的挑戰。 第一是文字。我的筆記都是英文的，要把這些轉換成中文，我借助了谷歌翻譯，雖然翻譯後的文字有很多需要修改，但至少省下了不少打字的時間。另外，就是專有術語的翻譯，由於我對中文的專業術語不熟悉，所以即使簡單的術語也要斟酌確定，這也花費了一些時間。如果讀者在文字中發現一些奇怪的說法，還請見諒，我和編輯雖然盡了最大的努力，可能還是會有很多遺漏。 第二是重新認識和瞭解了國內開發的方方面面。我在美國和國內的開發者也有不少接觸，我想在兩邊工作應該不會有什麼差別，可實際工作起來還是有很多不同和挑戰，感觸頗深。首先是技術層面。開源的理念和軟體在國內滲透到各個方面，幾乎所有互聯網

公司都是從使用開源軟體開始搭建自己的產品。由於穀歌在開源社區的貢獻和影響力，國內普遍對穀歌的好感度很高，我也同享了這個榮耀。而且，很多公司和開發者也把對開源社區做出貢獻看作責任和榮耀，這是一個很好的趨勢，中國很快會發展出自己的開源生態和社區。 關於開發環境和工程師文化，我想提一下兩邊對新員工培訓的區別。在國內對員工的培訓中，職業道德培訓和公司文化的培訓占了很大一部分。而在矽谷，至少像穀歌、臉書這些公司，培訓中技術培訓占了很大一部分，基本是一周的培訓後，員工就要進行實際的工作，而國內很多公司的新員工第二周才開始技術工作。這裡我能充分感受到中美公司之間的差別。 另外是開發管理方法，由於管理方法

的不同，實際的工作中要做相應的改變。比如國內對開發和產品的進度的管理是非常嚴格的。但是，這種嚴格大都體現在層級的彙報關係上，而不是對技術細節的掌控和指導上。谷歌的工程師會經常以代碼的提交作為一個工程開始和結束的標誌，這在國內公司很少見到。 我希望把這些經驗、想法和體會能或多或少體現在這本書裡。比如，使用Markdown寫文檔，能使寫文檔變成一件不是很煩瑣的事，可以讓作者更專注于內容的寫作，而不是花費太多時間在操作編輯器上。本書就是全部用Markdown寫作完成，再轉換成Word文檔的。比如，使用Bazel編譯，需要對代碼的依賴有清晰的定義。可能很多工程師不會特別在意這點，但是通過它，工程師可

以非常清楚地瞭解代碼重用和引用的狀況，避免隨意的代碼重用，並提高代碼的品質。我希望通過這些在書中給讀者傳達一些不同的開發經驗。 總之，我會把這本書作為2018年工作和生活的一個紀念。看到書中的各個章節，我就可以聯想起寫書時發生的許多人和事。但是，真的由於時間和我自己的能力非常有限，書中一定會有很多錯誤和瑕疵，還望讀者能寬容和諒解。 最後，要感謝我的家人能支持和陪伴我度過2018年，我和我的母親一起度過了2018年春節，是近20年來在國內度過的第一個春節。還要感謝我的妻子，她非常支持我，並幫助我寫完這本書。還有我的兩個女兒，總是能給我帶來無盡的快樂，還要感謝深蘭科技的創始人陳海波先生和首席戰

略官王博士，兩位幫助我完成這本書，並提出了很多意見。 另外，感謝博文視點給我這個機會出版這本書，希望通過這本書能結識更多的開發者。還要感謝南海寶編輯在本書寫作和出版過程中給予的指導和鼓勵。  

利用監控重量變化之寵物健康管理系統-寵物犬為例

為了解決android studio中文的問題，作者劉士彣 這樣論述：

近年來少子化與生活型態的改變，及疫情導致人際關係疏遠等因素，有許多人開始飼養寵物，在生活中取代了過往孩子和另一半的角色，飼主視寵物為家庭重要成員，因此寵物的生活環境和身體健康，也變成飼主們重視的一環，在目前的社會下有些飼主因平時忙碌，而無法長時間的觀察寵物的身體狀況，導致寵物在有些身體不適時無法及時發現，寵物跟人類不一樣無法用言語來表達自己的身體狀態，也因此更需要飼主去觀察寵物在平常生活中的變化。本研究以ESP8266 wifi開發版連接HX711重量感測模組，來開發重量變化的監控，並利用嵌入式控制器將資料上傳至雲端存取，以物聯網的概念來讓飼主有方便的方式來記錄寵物體重或是寵物的飲食變化，飼

主可以時刻在用戶端觀察寵物在生活中的身體或飲食變化，未來並可藉由電腦AI自動方式，達到提早察覺寵物身體變化來防止重病的可能。