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flutter-tflite

Flutter专用的TensorFlow Lite高效集成插件

flutter-tflite是Flutter生态系统中的TensorFlow Lite集成插件。它支持Android和iOS平台,可使用任何TFLite模型,并提供NNAPI和GPU加速。通过直接绑定TFLite C API,该插件实现低延迟操作,并提供类似TFLite Java和Swift的API。开发者可进行简单的模型推理,还能在独立isolate中运行以优化UI性能。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。
flute - 专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎
FLUTEGPUGithubLLM开源项目查找表量化
FLUTE是专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎。该引擎支持整数、浮点和学习型等多种量化方案,可与vLLM和Hugging Face等主流框架无缝集成。FLUTE兼容LLaMA-3/3.1、Gemma-2等多种模型,能在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟,为大语言模型优化提供了高效解决方案。
bolt - 增强深度学习模型部署的高效轻量级库
BoltGithub华为开源项目推理精度模型转换深度学习
Bolt是一款轻量级深度学习库,旨在提升模型部署效率。它支持Caffe、ONNX、TFLite和Tensorflow的模型转换,提供从FP32到1-BIT的多种推理精度,并适用于ARM和X86 CPU以及多种GPU。该库在华为多个部门广泛应用,具备高性能、丰富的图优化和高效的线程亲和性设置,提升时序数据处理效率。
dio - 高效的Flutter HTTP客户端库,具备广泛的插件与适配器支持
Flutter中国用户组Githubdio兼容性政策开源项目插件版本控制
该项目是一个高效的Flutter HTTP客户端库,支持多种插件与适配器,如cookie_manager、compatibility_layer和native_dio_adapter等。这些扩展可以显著增强项目的可定制性和兼容性。升级版本前,请查看迁移指南和兼容性政策,以避免破坏性更新。项目由@wendux创作,现由Chinese Flutter User Group维护,并遵循MIT许可证。
supabase-flutter - 快速构建可扩展实时应用的Flutter客户端库
FlutterGithubSupabase客户端库开源项目移动应用开发
Supabase Flutter是一个开源的Flutter客户端库,用于快速构建可扩展的实时应用。该库提供身份验证、实时数据同步和存储管理等功能,支持开发者创建高性能Flutter应用。项目包含详细文档和教程,适合不同经验水平的开发者使用。Supabase Flutter旨在提高开发效率,帮助开发者更快地实现应用功能。作为开源项目,它欢迎社区贡献,持续改进和扩展其功能。
media-kit - 功能强大的跨平台媒体播放器库
FlutterGithubmedia_kit开源项目视频播放器跨平台音频播放器
media-kit是Flutter和Dart生态系统中的跨平台媒体播放器库。支持多种格式,提供硬件加速、播放列表管理等功能,可在移动、桌面和Web平台使用。为开发者提供统一API,实现高性能媒体播放。
ailia-models - 跨平台AI推理SDK,支持多种编程语言和模型
AI模型GPU加速Githubailia SDK开源项目跨平台高性能推理
ailia SDK 是一款跨平台高速AI推理工具,适用于Windows、Mac、Linux、iOS、Android、Jetson和Raspberry Pi平台,并支持Unity (C#)、Python、Rust、Flutter (Dart) 和 JNI。该SDK通过Vulkan和Metal利用GPU增强计算性能。用户可通过pip3安装并使用丰富的预训练模型库,包括动作识别、异常检测和音频处理等领域。最新更新增加了mahalanobis-ad和t5_base_japanese_ner模型。
chat_app_simple - 基于Flutter的Socket.io实时聊天应用
FlutterGithubNode.jsSocket.io实时通信开源项目聊天应用
项目采用Flutter框架开发,结合Socket.io和Node.js实现实时通信功能。支持Android和Linux平台,包含完整的构建和调试说明。应用展示了现代Web技术在跨平台实时通信中的应用,为开发者提供了实用的学习资源。
AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程
AndroidGithubTensorFlow对象检测开源项目机器学习示例项目
此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件(.so和.jar文件),通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测,包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。
flutter-chat-demo - 基于Flutter和Firebase的开源聊天应用演示,支持实时通讯和多媒体消息
FirebaseFlutterGithub开源项目移动开发聊天应用
flutter-chat-demo是一个基于Flutter和Firebase开发的开源聊天应用演示项目。该应用支持Google账号登录、实时用户聊天、发送文本、图片和贴纸,以及更新个人资料。项目还实现了推送通知功能,并提供详细的开发教程和演示视频。最新版本兼容Flutter 3,采用Dart空安全特性,并使用provider模式重构代码,为开发者提供了现代Flutter聊天应用的参考实现。项目提供完整源代码,开发者可通过克隆仓库、运行flutter pub get和flutter run命令快速搭建环境。应用界面直观,支持发送文本、图片和贴纸等多媒体消息。代码结构清晰,采用provider模式,便于理解和扩展。项目持续更新,确保与最新Flutter版本兼容,是学习Flutter和Firebase集成开发的理想资源。
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