Мобильная разработка

🖥 Курс по iOS разработке с использованием UIKit и SwiftUI! 🔗 Ссылка: *клик* #курс #swift

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube приглашает вас в свою AI-школу. Особенности: • теория и практика • акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля • полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети • архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей. Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач. От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск). Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML. 7 месяцев, 4 курса: • AI: от основ до языковых моделей • Math for AI - необходимый математический бэкграунд • MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker • Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн. Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса): • 112 000 рублей (единоразово) или • 17 000 рублей в месяц Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)! Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь! Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников. Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения! ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

✔️ Ai2 выпустила OLMoE, опенсорсное iOS-приложение для запуска LLM непосредственно на устройствах. OLMoE, iOS-приложения с полностью открытым исходным кодом, которое позволяет пользователям запускать современные языковые модели непосредственно на своих устройствах без необходимости подключения к Интернету. Приложение доступно для загрузки в Apple App Store или может быть собрано из исходного кода из репозитория Ai2 на Github. Приложение работает на новых устройствах Apple, от iPhone 15 Pro и новее и iPad серии M, из-за потребности в 8 ГБ памяти для модели OLMoE. Модель была оптимизирована с использованием квантования Q4_K_M. OLMoE представляет собой продолжение стремления Ai2 к открытости в разработке ИИ. На iPhone 16 Pro инференс достигает 41 токена в секунду. allenai.org @mobdevelop

👩‍💻 Kanji Dojo — это приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для изучения японского языка! 💡 Оно помогает пользователям запоминать написание и чтение символов хираганы, катаканы и кандзи, а также изучать их значения и связанные слова. Приложение поддерживает обучение в соответствии с уровнями JLPT или школьными классами, предоставляет возможность создавать собственные наборы для изучения и использовать систему повторения на основе интервалов (SRS) для эффективного запоминания. Кроме того, Kanji Dojo включает встроенный словарь для поиска символов и слов, а также режимы обучения с помощью карточек и написания слов. Приложение работает в офлайн-режиме, что позволяет использовать его без постоянного подключения к интернету. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github @mobdevelop

👩‍💻 Compose Vectorize — это библиотека на базе Kotlin Multiplatform, предназначенная для автоматического создания ImageVector из .xml файлов! Она используется для преобразования графических ресурсов Android в векторные изображения, совместимые с compose.ui.graphics 🌟 Библиотека поддерживает тему и динамические цвета Material3, позволяя адаптировать цвета векторных изображений на основе тем оформления. Для работы она генерирует файлы Kotlin из XML-ресурсов, которые затем можно использовать в коде Compose 🖥 Github @mobdevelop

🤳 Вышел новый выпуск подкаста «Сквозь VK» , и на этот раз он посвящен мобильной разработке. В гостях — Александр Крайнов, который специализируется на iOS, и Дмитрий Мовчан, представляющий сторону Android. Главный вопрос мобильного разработчика - Разработка приложений для Android сложнее, чем для iOS, или всё же наоборот? Советую посмотреть, тут много интересного о современных инструментах разработки, советы по прохождению технических интервью и о работе с магазинами приложений. Немаловажно, послушать о поиске единомышленников внутри команд, нести ответственность перед сообществом и поддерживать внутреннюю мотивацию. @mobdevelop

✔️ Компания Apple открыла код сборочной системы Swift Build Компания Apple объявила об открытии исходного кода сборочной системы Swift Build, применявшейся в проприетарных интегрированных средах разработки Xcode и Swift Playground. Система оптимизирована для сборки проектов на языках Swift, C и Objective-C, но может применяться и с другими языками. Для пакетного менеджера Swift Package Manager подготовлен экспериментальный модуль ("--build-system swiftbuild"), позволяющий использовать Swift Build в качестве альтернативного движка для сборки пакетов. Код Swift Build написан на языке Swift и открыт под лицензией Apache 2.0. Поддерживается сборка проектов для Linux, macOS, iOS, Android, QNX и Windows. https://opennet.ru/62661/

👩‍💻 kotlin-wrappers — репозиторий, который предоставляет обёртки для популярных JavaScript-библиотек, адаптированных для использования с Kotlin/JS! 🌟 Эти обёртки упрощают интеграцию JavaScript-функциональности в проекты на Kotlin, обеспечивая типобезопасность и удобство работы с современными инструментами фронтенд-разработки. 🌟 Библиотека включает обёртки для React, Emotion, Redux, Material-UI и других популярных JavaScript-фреймворков. Она активно поддерживается JetBrains и идеально подходит для разработки Kotlin-приложений с использованием JavaScript-библиотек, сохраняя преимущества языка Kotlin. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github

👩‍💻 AAY-chart — это библиотека для создания графиков в приложениях на Kotlin Multiplatform и Jetpack Compose! 🌟 Она поддерживает несколько типов диаграмм, таких как линейные, столбчатые, круговые, пончиковые и радарные. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 GIthub

👾 Кратко о Nothing Nothing является типом, который полезен при объявлении функции, которая ничего не возвращает и не завершается. Примеры: • функция, которая выбрасывает exception или в которой запущен бесконечный цикл; • функция TODO() — public inline fun TODO(): Nothing = throw NotImplementedError(); • в тестах есть функция с именем fail, которая выдает исключение с определенным сообщением:

fun fail(message: String): Nothing {
throw IllegalStateException(message)
}

#kotlin

Возможность для Android-разработчиков Яндекс Практикум ищет экспертов Яндекс Практикум — сервис современного онлайн-образования, где обучают актуальным цифровым профессиям. Наша команда готовит будущих Android-разработчиков. И если у вас есть опыт в Android-разработке и желание помогать студентам пройти их путь — мы будем рады видеть вас в нашей команде. Роль наставника — подойдет тем, кто больше хочет общаться лично, а именно проводить вебинары, разбирать кейсы и отвечать на вопросы. Позиция ревьюера — тем, кто готов давать качественную, развёрнутую обратную связь, проверяя работы студентов. Условия специально продуманы, чтобы не отвлекать от основной работы и отдыха: от 10 часов в неделю, удалёнка, гибкий график и профессиональное комьюнити 👌 Узнайте больше о курсе и ролях: → наставник Middle Android-разработчик → наставник Android-разработчик → ревьюер Android-разработчик

⭐️ Этот курс по Rust — ДЕТАЛЬНЫЙ материал для специалистов Android-разработки в Google. Изучив курс вы получите крепкую базу знаний: - Основы синтаксиса. - Тестирование и обработка ошибок. - Применение Rust в разработке под Android, а также его взаимодействие с C, C++, Java. - Работа с браузерами на основе Chromium. - Разработка без операционной системы (bare-metal) и параллелизм (Concurrency). - Все ключевые языковые конструкции. - АБСОЛЮТНО БЕСПЛАТНО! Стань гуру Rust прямо сейчас! Запусти курс на своем сервере уже сегодня. 🖥 Курс

🖥 Проекты с открытым исходным кодом для Android: более 200 (!) гайдов и пет-проектов с открытым кодом для разработки под Android. Команда опытных разработчиков собрала пошаговые туториалы, которые помогут довести ваши навыки до совершенства: - Подробный разбор каждого проекта. - Создание различных типов меню: списки, скроллы, слайдеры, свайпы и многое другое. - Руководство по работе с экшен-барами. - Верстка мобильных галерей. - Различные настраиваемые элементы интерфейса. - Интеграция и работа с картами. 📌 Github @android_its #android #opensource #projects

👩‍💻 Orbit-MVI — это легковесная библиотека Model-View-Intent (MVI) в приложениях на Kotlin! 🌟 Она предоставляет простой и интуитивный API для управления состоянием и обработки действий пользователя. Основное назначение Orbit — помочь разработчикам создавать масштабируемые, тестируемые и легко поддерживаемые приложения. Библиотека интегрируется с популярными инструментами и архитектурными компонентами, такими как Jetpack Compose, ViewModel, SavedState и RxJava. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @android_its

🌐 Обзор 2024 года от Cloudflare Radar Этот отчет содержит анализ ключевых трендов и изменений в интернете за прошедший год. Вот основные моменты: 🔹 Рост глобального интернет-трафика составил 17.2%. 🔹 Google сохраняет позицию лидера среди интернет-сервисов, WhatsApp — в сфере мессенджеров 🔹 Трафик Starlink увеличился в 3.3 раза благодаря выходу на новые рынки. 🔹 Googlebot стал основным источником запросов на платформе Cloudflare, тогда как активность других ботов, включая Bytespider от ByteDance, снизилась. 🔹 TLS 1.3: 13% трафика использует пост-квантовую криптографию для защиты данных от будущих квантовых атак. 🔹 Мобильный трафик занимает 41.3% от всего интернет-трафика, причем устройства на базе Android доминируют в большинстве регионов. 🔹 В области генеративного ИИ лидером является OpenAI, а в криптовалюте — Binance. 🔹 Хотя Google Chrome остаётся самым популярным браузером, Safari обгоняет его на устройствах под управлением iOS. 🔹 Инструменты React, PHP и jQuery продолжают оставаться востребованными в разработке сайтов. 🔹 Язык программирования Go обогнал NodeJS в создании автоматизированных API-запросов. 📖 Ознакомьтесь с полным отчётом, где представлены интерактивные графики и детальная информация о каждом пункте. https://blog.cloudflare.com/radar-2024-year-in-review/

⚡️ Организация кода в проекте — в какой пакет положить Kotlin класс Содержание: 00:00 Введение 01:16 Куда можно класть Kotlin файлы 03:39 Как разделить код по Gradle модулям 06:23 Несколько папок с исходным кодом 07:42 Пакеты с кодом 14:03 Выделение кода в AAR/JAR библиотеки #видео @mobdevelop

🌟 ShowUI-2B: VLM для взаимодействия с графическими интерфейсами. ShowUI-2B - VLM на базе Qwen2-VL-2B, которая оптимизирована для взаимодействия с GUI. Она обладает глубоким пониманием пользовательских интерфейсов и навигации по ним на веб- и мобильных платформах. Модель обрабатывает комбинацию визуальных и текстовых данных для создания соответствующих действий GUI. Она интерпретирует скриншоты и текстовые инструкции для определения точек и последовательности взаимодействия. В качестве входных данных ShowUI-2B может принимать: скриншоты интерфейсов, текстовые инструкции (или запросы), системные промпты, определяющие области действия и последовательности действий. Результат инференса модели: координаты расположения элементов пользовательского интерфейса [x,y], действия (щелчок, ввод, выбор и т.д.), значения для ввода текста и целевые позиции для взаимодействия. Для мобильных интерфейсов ShowUI-2B обрабатывает касания, свайпы и ввод текста. Прикладные сферы применения : 🟢Автоматизированное тестирование интерфейса; 🟢Агенты автоматизации задач; 🟢Интерактивные учебные пособия и системы рекомендаций; 🟢UX\UI-задачи приложений и веб-сайтов. ShowUI-2B продемонстрировала высокую эффективность в задачах zero-shot grounding (75.1% точности) и навигации по GUI на различных платформах (Web, Mobile, Online). ⚠️ Модель поддерживает интеграцию с Computer Use OOTB, проектом Desktop GUI Agent, который позволяет управлять действиями на PC с помощью LLM, запущенной локально или через API. ▶️Установка и запуск с GradioUI:

# Clone the Repository
git clone https://github.com/showlab/ShowUI.git
cd ShowUI

# Install Dependencies
pip install -r requirements.txt

# Start the GradioUI
python app.py

# Go to local URL:  http://127.0.0.1:7860

📌Лицензирование: MIT License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLM #ShowUI

👩‍💻 Полный курс по React Native для начинающих! 🌟 В этом курсе автор создает приложение-задачник (ToDo List) с динамической маршрутизацией, локальным хранилищем и пользовательскими темами. 🕞 Продолжительность: 4:25:27 🔗 Ссылка: *клик* #курс #reactnative @mobdevelop

🌟 AIMV2: набор визуальных энкодеров от Apple. AIMV2 – семейство моделей визуальных энкодеров, предварительно обученных с помощью мультимодальной авторегрессионной цели, которая восстанавливает фрагменты изображений и текстовые токены, что, в итоге, позволяет AIMV2 справляться с задачами распознавания изображений, локализации объектов и мультимодального понимания. Архитектура AIMV2 основана на ViT и использует каузальный мультимодальный декодер, который сначала регрессирует фрагменты изображения, а затем декодирует текстовые токены авторегрессионно. Визуальный энкодер использует префиксное внимание, что позволяет использовать двунаправленное внимание во время вывода без дополнительной настройки. Семейство AIMV2 обучалось на комбинации общедоступных (DFN-2B, COYO) и собственных (HQITP) датасетов, содержащих пары "изображение-текст" и синтетические аннотации, сгенерированные предварительно обученным инструментом. Эксперименты после обучения показали, что AIMV2-3B достигает точности 89,5% на ImageNet с замороженным транком, что лучше, чем у генеративных методов MAE и AIM. AIMV2 превосходит CLIP и SigLIP в большинстве тестов на мультимодальное понимание. Модель совместима с LiT для zero-shot распознавания и может быть настроена для обработки изображений с различными разрешениями и соотношениями сторон. В отрытый доступ на HF опубликованы модели: 🟠AIMv2 в разрешении 224px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟠AIMv2 в разрешении 336px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟠AIMv2 в разрешении 448px: 4 модели с количеством параметров - 0.3B, 0.6B, 1.2B и 2.7B 🟢AIMv2 в Native разрешении : aimv2-large-patch14-native c 0.3B (разрешение в диапазоне от 112 до 4096) 🟢AIMv2 distilled ViT-Large (модели, которые были получены путем дистилляции из AIMV2-3B в архитектуру ViT-Large) : AIMv2-L и AIMv2-L-distilled. 🟠Zero-shot Adapted AIMv2 (модель после LiT- тюнинга): AIMv2-L с 0.3B параметров. ⚠️ ! Примеры инференса с JAX и MLX доступны в репозитории AIMv2 ▶️Установка и локальный инференс c Pytorch:

# Clone the repository
pip install 'git+https://github.com/apple/ml-aim.git#subdirectory=aim-v2'

# Example Using PyTorch
from PIL import Image

from aim.v2.utils import load_pretrained
from aim.v1.torch.data import val_transforms

img = Image.open(...)
model = load_pretrained("aimv2-large-patch14-336", backend="torch")
transform = val_transforms(img_size=336)

inp = transform(img).unsqueeze(0)
features = model(inp)

📌Лицензирование: Apple Sample Code License. 🟡Коллекция на HF 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Vision #Apple #AIMv2

🔥 Курс по созданию мобильного приложения на Firebase и Jetpack Compose! 🔗 Ссылка: *клик* #курс #android #kotlin