Google one联合联发科,国内低端智能机方案怎么办?

Google在GoogleI/O大会上宣布了AndroidOne计划,并选择了联发科作为其芯片策略联盟伙伴,共同开发针对新兴市场的中低端智能手机。联发科与Google已经进行了密切的合作洽谈,Google承诺将提前提供Android平台的最新软件及韧体授权。
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Google在Google I/O大会, 发布的Android One,由于看重的是下一个10亿智能手机用户,尤其偏重新兴国家市场,也就是第三世界国家, 所以,Google直接选定的手机芯片策略联盟伙伴,就是早已在全球中、低阶智能手机市场称霸的联发科, 实际上联发科在中端智能机比重也很大.

据了解,联发科与Google早已在过去半年内密集开会洽谈未来合作方式,双方都对下一个10亿智能型手机用户商机极感兴趣,就在彼此一拍即合下,Google已承诺未来将把Android平台的最新软件及韧体提前授权给联发科进行细部开发。

这种情况下, 国内的低端智能机方案怎么办呢?

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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