Anuncios de productos Google I/O 2019
Anuncios de productos Google I/O 2019
En este post escribiré sobre las actualizaciones de productos anunciados por google.
Anuncios de productos Google I/O 2019
En este post escribiré sobre las actualizaciones de productos anunciados por google.
El vídeo con los anuncios a continuación
Lo primero que se anunció para los desarrolladores móviles es Android Studio 3.5 te dejo el link para que puedas ver y descargar el producto.
Android Studio Preview
_Get early access to the latest features and improvements in Android Studio._developer.android.com
Para los desarrolladores web se anunció un nuevo sitio para diseñar sitios web modernos.
En este link podrán encontrar contenido muy interesante y las nuevas funcionalidades que iran apareciendo como son lazy loanding para imágenes en recursos src de nuestro propio html. En la nueva actualizacion de Chrome se anunció la propiedad loanding=”lazy” que realizara carga perezosa de nuestras imágenes solo agregando esta linea a nuestros recursos de imágenes.
web.dev | web.dev
_Get the web’s modern capabilities on your own sites and apps with useful guidance and analysis from web.dev._web.dev
Firebase Performance Monitoring
Llego a la web con esto las funcionalidades de monitoreo que solo existian para aplicaciones moviles tambien existiran en la web.
Firebase Performance Monitoring | Firebase
_Gain insight into your app’s performance issues._firebase.google.com
AutoML Vision Edge
El modelo API de etiquetado de imagen en el dispositivo de ML Kit se ha creado para uso general y está capacitado para reconocer alrededor de 400 categorías que cubren los conceptos más comunes en las fotos. Si necesita un modelo de etiquetado de imagen más especializado, que cubra un dominio más estrecho de conceptos con más detalle, por ejemplo, un modelo para distinguir entre especies de flores o tipos de alimentos, puede usar AutoML Vision Edge para entrenar un modelo con sus propias imágenes. y usa el modelo que entrenaste en su lugar.
Esta nueva característica no requiere crear una red neuronal y solo requiere cargar el modelo para poder entrenarlo.
AutoML Vision Edge | Firebase
_Train your own image labeling models with AutoML Vision Edge._firebase.google.com
TensorFlow Lite
Implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles e IoT.
TensorFlow Lite es un marco de aprendizaje profundo de código abierto para la inferencia en el dispositivo.
TensorFlow Lite | TensorFlow
_TensorFlow Lite is a lightweight solution for mobile and embedded devices._www.tensorflow.org
Donate to devjaime
_Help support devjaime by donating or sharing with your friends._www.paypal.com
By Jaime Hernández on May 11, 2019.
Exported from Medium on March 15, 2025.
~devjaime