flutter城市的简单介绍

移动开发还有未来吗？

有。只要你的学习的能力强，有比较强的技术，如果你是在读大学，一定要认真学习，需要有比较好的基础，在未来的很长一段时间，移动开发都站的比较多的位置。因为现在是智能手机的时代。移动开发包含移动端app，还有移动的端的游戏等

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苹果在为“人工智能”不停收购， 谁能再做一个谷歌与Facebook在人工智能方面的收购清单？

在通往人工智能的路上，Google一直在不停地买买买。而且Google在人工智能领域的收购其实从2006年就开始了。

DeepMind（2014年1月26日被Google收购）

Deepmind可以说是当下最火的人工智能初创公司，于2014年1月26日被Google收购。

虽然被谷歌收购，但是DeepMind一直是独立运营的，他们的目标是开发能够“独立思考”的软件。为了能够开发这种类型的人工智能软件，DeepMind在海量数据集合的帮助下使用机器学习等技术训练自己的人工智能去完成某些工作任务。

api.ai（2016年9月19日被Google收购）

api.ai的API可以透过语音辨识、意图辨识和上下文语境理解等技术，让电脑理解人类语言并转换为行动，协助开发者打造类似Siri的对话式智慧助理，可用于聊天机器人、App、智慧家电等。

api.ai已经证明他们可以协助开发者设计、开发和不断改进会话式界面。超过6万名开发者正使用API.ai的工具开发会话式体验。api.ai提供了业界领先的会话式用户界面平台，能够协助谷歌指导开发者持续开发优秀的自然语言界面。

Moodstocks（2016年7月6日被Google收购）

Moodstocks公司成立于2008年，作为一个小的创业公司，他们的规模并不大。

Moodstocks公司是以图像识别技术为主，并推出了智能手机的图像识别应用程序Moodstocks Notes。在加入谷歌在巴黎的研发团队之后，他们将继续研发自己的视觉图像识别工具。

Dark Blue Labs（2014年10月23日被Google收购）

Dark Blue Labs是一家深度学习公司，主要从事数据架构以及算法开发工作，被收购后并入DeepMind。

Jetpac（2014年8月17日被Google收购）

总部位于旧金山的Jetpac通过Instagram等社交图片分享工具制作城市导游服务。通过分析食品、装饰和人物图片，Jetpac的软件便可对城市的各种特点进行分析。

Jetpac被收购前有三款智能手机应用，包括一款城市导游助手、一款图片分析器和一款图片探测工具，被收购后并入Picasa中。

Emu（2014年8月6日被Google收购）

Emu是一个类似语音助手Siri但却是“通过文本消息服务的内置助手”。

它整合了类似Siri个人助理的功能，将会根据你的聊天记录，自动执行移动助理的任务。比如自动建立日程、设置时间提醒、甚至还能帮你预定餐馆。

Emu被Google收购后主要用于Google Hangouts以及Google Now中。

Flutter（2013年10月2日被Google收购）

Flutter2010年底由Navneet Dalal和Mehul Nariyawala创办，利用计算机视觉技术结合手势监测识别技术，使得用户可以用简单的手势来操控电脑和移动设备。

Flutter被Google收购后主要应用在Android以及Google X项目中。

Wavii（2013年4月23日被Google收购）

Wavii是一家成立于2009年3月的自然语言处理技术公司，总部位于西雅图。

Wavii主要做的是扫描网络、寻找新闻、然后进行总结，并附上文章来源的全文链接。

Wavii被Google收购后主要应用在Google Knowledge Graph（Google知识图谱）中。

DNNresearch（2013年3月12日被Google收购）

DNNresearch公司是由深度学习大神Geoffrey Hinton与他的两个研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever成立。由于谷歌在本次收购中没有获得任何实际的产品或服务，所以本次收购实际上属于人才性收购，收购的主体是为了这三人团队。

Viewdle（2012年10月1日被Google收购）　

Viewdle是一家成立于2006年的乌克兰公司，被收购前主要做的是增强现实和面部识别。

Viewdle曾经推出的应用包括SocialCamera和Third Eye，Social Camera是其推出的首款应用，用户只需通过Faceprint教会你的相机识别好友，此后只要照片中出现了这些好友，SocialCamera就可以自动为他们打上标签。

Viewdle被Google收购后主要应用在Android中。

Clever Sense（2011年12月13日被Google收购）

Clever Sense是本地推荐应用Alfred的开发商。Alfred的独特之处在于它将人工智能和机器算法有机结合，为用户提供个性化的场所推荐，推荐的场所包括附近的餐馆、咖啡厅、酒吧和夜店。

Clever Sense被Google收购后主要应用在Android中。

PittPatt（2011年7月23日被Google收购）

PittPatt是一家由卡耐基梅隆大学孵化的专注于人脸识别和模式识别公司，其开发了一项能在照片、视频和其他媒介之中识别匹配人脸的技术，创造了一系列人脸检测、跟踪和识别的算法。

PittPatt的人脸检测和跟踪的软件开发工具包（SDK）能在照片中确定人脸的位置，在视频中跟踪人脸的移动情况。

PittPatt被Google收购后主要应用在Android中。

SayNow（2011年1月25日被Google收购）

SayNow是一家成立于2005年的语音识别公司，总部位于美国加州帕罗奥托(Palo Alto)市。

SayNow的平台可将语音通讯、一对一通话和集团通话整合到Facebook和Twitter等社交网站，以及Android和iPhone手机应用中。

SayNow被Google收购后主要应用在Google Voice中。

Phonetic Arts（2010年12月3日被Google收购）　

Phonetic Arts公司是一家位于英国的语音合成技术厂商。被Google收购前Phonetic Arts公司的语音合成技术主要用在游戏中，但谷歌希望将该技术用于其电脑声音自动输出系统，以使机器合成的人声更像人类的声音以及更加流利。

Phonetic Arts被Google收购后主要应用在Google Voice和Google Translate中。

Metaweb（2010年7月16日被Google收购）

Metaweb是一家从事语义搜索（Semantic Search）技术开发的风险企业，目标是开发用于Web的语义数据存储的基础结构。

Metaweb被Google收购后主要应用在Google Search中。

Neven Vision（2006年8月15日被Google收购）

这个可以说是Google最早在人工智能领域的收购了，可以追溯到2006年。

Neven Vision是一家图像识别技术公司，其能自动从图片里提取信息、并且辨认图片的内容，被收购前主要应用于手机以及美国政府和执法部门的计量生物学应用中。

Neven Vision被Google收购后主要应用在Picasa以及Google Goggles中。

2021前端开发的竞争大吗？我想学习前端开发，不知道前景如何？

前端在未来几年都是很好找工作的，初级前端竞争比较大，但是高级前端开发却很少，主要是前端门槛低，但是精通各种框架的却很少。

前端的入门门槛极低，体现在 HTML 和 CSS 上。前端开发已经不只是交互体验这类问题了，随着WEB软件化、HTML5小程序的流行，逐步发展到了以更多功能开发为重点。

web前端有广阔的发展空间，app、小程序、移动端、pc端等都网站是需要前端技术的开发支持才能够完成，技术门槛相对较低、需求量较大，薪资待遇良好。只要是互联网端的客户界面，就需要前端来制作完成，前端开发的编程量不大，但是需要部分编程，入门简单，但是要学的深入需要一个过程。

Web前端岗位

• 前端开发工程师、Web开发工程师、网页开发工程师、HTML开发工程师...

• H5开发工程师、移动应用开发工程师、App开发工程师、小程序开发工程师...

• JS开发工程师、Vue.js开发工程师、Node.js开发工程师、前端架构师...

• 小游戏开发工程师、数据可视化开发工程师、WebGL开发工程师、WebVR开 发工程师、Web安全工程师...

在互联网行业，前端有WEB前端、HTML前端等，随着互联网技术发展，就业方向也有很多。web前端的就业方向有web架构师、web前端工程师、HTML前端开发工程师、网页设计师等等。

HTML前端开发

与Web前端开发不同的是，使用HTML5不仅仅可以开发前端，还有网页游戏，手机APP，使用浏览器进行3D渲染等一系列建立在HTML5标准与搭载其标准浏览器上的开发，而未来可能会有更多的功能分支并入HTML5标准。

web前端工程师这个方向是目前从事Web前端开发的主要就业方向

Web架构师

薪资普遍比较高，技术要求高，掌握多种技能，包括：后端技术、DBA、Platform等等，甚至包括网站优化SEO技术。

数据方向

数据研发这个是在Web开发的基础上用数据附能，懂可视化的一定是有前端能力的，懂hadoop的一定java要熟悉，属于Web开发的拓展方向。

大前端方向

比如阿里，在大量实践rn和weex;由于公司内部安卓/ios式微，一定程度上，前端把ios和安卓收编了，统称大前端。

图形学方向

前端自然是与图形学有千丝万缕的联系，除了上面提到了可视化，还有相关3d引擎的开发工作。做这一行要求也非常高了，图形学相关的算法，3d引擎的开发，这都需要图形学相关知识。

fluttercharts设置y轴最大值

设置如下：

输入OD成本矩阵所需要的输入元素是至少1个起始点与至少1个目的点。

当起始点和目的点都是1个时，就成了最短路径分析了，只不过看不到代表最短路径的那条折线了。

通常，我们可以通过批量导入起始点和目的地点，而不用手工去打。

分析设置

和最短路径分析类似，在输出Shape中只有“无”、“直线”两个选项。

多了两个新的设置参数：中断值和要查找的目的地。

中断值：当超过给定的中断值（搜索半径），就认为目的点不能到达，就不作为结果。例如，超过1000km的距离的城市，就不算了，比如北京和广州。

要查找的目的地：这个数值要小于等于目的点的个数，默认和目的点个数相等。如果给了一个值n，那么就会取该起始点的前n个最近目的点。

Flutter 城市列表AzListView 索引&悬停

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