将ML套件与NNAPI一起使用
我正试图在运行Android9的Android设备上使用新的谷歌机器学习sdk ML工具包。官方网站：
机器学习工具包通过将谷歌的机器学习技术（如谷歌云视觉应用编程接口、TensorFlow Lite和Android神经网络应用编程接口）整合到一个软件开发工具包中，可以轻松地在您的应用程序中应用机器学习技术。无论您需要基于云的处理能力、移动优化设备模型的实时功能，还是自定义TensorFlow Lite模型的灵活性，机器学习工具包只需几行代码即可实现。
我认为这意味着在至少具有Android 8.1的设备上（根据nnapi的留档），SDK可以使用NNAPI。但是当我在具有Android 7.1的设备上运行相同的应用程序（不支持nnapi）时，我获得了与使用Android 9（理论上还有NNAPI）的设备相同的性能。我如何将ML Kit与NNAPI一起使用？我做错了什么？链接到mlkit的留档：https://firebase.google.com/docs/ml-kit/
共有1个答案
根据2018年10月的论文《人工智能基准：在Android智能手机上运行深度神经网络》，当没有特定硬件和/或驱动程序可用时，NNAPI默认为CPU路径。在文章的最后，它指出许多设备都存在实现问题。
由于本文的作者包括来自高通公司、ARM、华为、联发科和苏黎世ETH的代表，因此这可能是对Android机器学习现状最全面的概述。
2019年1月，Google在开发者预览版中发布了具有GPU加速功能的TensorFlow Lite，这将解决论文中提出的一些问题。
2020年7月更新：
研究人员有一个网站：http://ai-benchmark.com/
并于2019年10月更新了他们的论文：人工智能基准：关于2019年智能手机深度学习的所有内容
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问题内容： 因此，我一直在为这个（应该是）简单的练习而绞尽脑汁，以使该程序将日期字符串转换为对象，对其进行格式化，并在完成后将其作为字符串再次返回。 这是程序的最后一点，它从文件中获取一小段文本，将其分解为单独的记录，然后将记录分解为单独的数据并将它们分配给个人对象。 我已经在多个位置检查了该代码，并且该代码完全执行了应该执行的操作，直到调用了format函数（该函数抛出）为止。为对象分配了应该分
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问题内容： 当请求来自Ajax.ActionLink（使用Http方法发布）时，是否可以在控制器操作上使用ValidateAntiForgeryToken属性。替代方法似乎是手动滚动JQuery Ajax请求，但我很好奇MVC Ajax框架中是否有办法。 问题答案： 我还没看过。您必须将令牌放入POST中记录的数据中。每次都使用相同的防伪令牌ID（或名称，我不记得了），但是您必须非常小心，并确保您