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Apple 还将继续推出 Core ML，这是面向移动开发者的机器学习平台；TensorFlow Lite 还增加了对 GPU 的支持，谷歌继续为其自己的 ML 平台 ML Kit 添加预装功能。这些属于移动开发人员的技术可用于开发需要以闪电般速度处理数据，消除延迟和减少错误的应用程序。这种精1确性和无感知的用户体验结合是移动开发人员在创建ML驱动的应用程序时需要考虑的首要因素。为了保证这一点，开发人员需要接受设备上的机器学习。

线上电商红利不断***，南京app开发，互联网巨头们将新零售视作电商行业突破瓶颈的新方向。随着新零售布局不断深入，城市新零售消息从不间断，连农村新零售这块难啃的骨头，也早早被巨头们纳入了争抢范围。在新零售的大风口下做好一些“微创新”，而不是去做那些互联网巨头会做的东西，应用app开发，避免和互联网巨头进行硬碰硬和过多的成本投入。参与到新零售的具体流程过程当中，实现新零售的落地和优化。对于新零售行业来讲，单单凭借流量思维和平台模式已经难以起到真正实际的作用。

移动 App 开发人员都知道，平台app开发，高延迟是应用程序的丧钟，无论应用程序的功能有多强大或其背后的公司品牌声誉如何好。比如，app开发公司，Android 设备过去曾遇到过许多视频应用的延迟问题，从而导致观看音频和视频不同步的体验。同样，具有高延迟的社交媒体应用程序可能会导致非常令人沮丧的用户体验。正是由于这些延迟问题，在设备上执行机器学习变得越来越重要。因为社交媒体图像过滤器和基于位置的用餐建议等等这些应用程序功能需要低延迟才能提供***1佳结果。