В предыдущих статьях мы создавали аккаунт разработчика для использования Huawei Mobile Services и подготавливали проект к их использованию. И использовали аналитику от Huawei вместо аналога от Google. В этой статье мы будем встраивать определение геолокации от Huawei.
Вот полный список статей из цикла:
Участников крупнейшего в Европе хакатона Junction, который пройдет в этом году 6-8 ноября, ждет челлендж по разговорным технологиям от ИТ-компании Just AI. Главный приз хакатона в €10000 или €1500 от Just AI может выиграть тот, кто предложит самое интересное и удобное диалоговое решение – чатбота или голосовой навык для мобильного приложения или умного устройства. Что нужно сделать? Хакнуть разговорный UX.
Принять участие в челлендже можно онлайн, либо присоединиться к офлайн-хабу в Санкт-Петербурге, который будет открыт на территории офиса Just AI.
В прошлой статье мы создавали аккаунт разработчика для использования Huawei Mobile Services и подготавливали проект к их использованию. Теперь пора приступить к встраиванию конкретных сервисов.
Вот полный список статей из цикла:
Как быстро и бесшовно встроить голосовой интерфейс в ваше мобильное приложение? И как научить app-ассистента всему, что оно умеет? В прошлый раз мы взяли опенсорсное лайфстайл-приложение Habitica и показали, как добавить в него помощника и запилить базовый голосовой сценарий «из коробки» (уточнение прогноза погоды и времени).
Теперь перейдем к более продвинутому этапу -- научимся вызывать голосом определенные экраны, делать сложные запросы с NLU и form-filling с помощью голоса прямо внутри приложения.
dependencies {
implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0'
implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.5.0'
implementation 'com.squareup.picasso:picasso:2.71828'
//noinspection GradleCompatible
implementation 'com.android.support:design:28.0.0'
implementation 'com.github.d-max:spots-dialog:1.1@aar'
} compileOptions {
sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8
} <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>
Хочу поделиться опытом создания системы автоматизации функционального тестирования на языке на Kotlin.
Основой для создания / конфигурирования / запуска / контроля выполнения тестов — будет набирающий популярность молодой фреймворк Kotest (в прошлом Kotlin Test).
Проанализировав все популярные варианты для Kotlin — выяснилось, что есть всего два "нативных":
Либо бесконечное кол-во из Java мира: Junit4/5, TestNG, Cucumber JVM или другие BDD фреймворки.
Выбора пал на Kotest с бОльшим кол-вом "лайков" на GitHub, чем у Spek.
Руководств по автоматизации тестирования на Kotlin, особенно в сочетании с Kotest — немного.
Думаю, что написать цикл статей про Kotest, а также про организацию проекта авто-тестов, сборку, запуск и сопутствующие технологии — хорошая идея.
Все части руководства:
Недавно Google прекратил сотрудничество с Huawei. Это привело к тому, что Huawei на своих новых девайсах уже не может использовать сервисы Google (магазин приложений, геолокация, карты, пуши, аналитика etc), что для пользователя превращает девайс в кирпич. Если бы это не была китайская компания, то, скорее всего, на этом её бизнес, связанный с Android, просто бы прекратился. Но компания китайская, большая и они пошли по пути импортозамещения, в кратчайшие сроки реализовав функционал, аналогичный Google сервисам.
В этой серии статей мы хотим поделиться своим опытом использования Huawei Mobile Services в уже готовом приложении, использующем Google Mobile Services для аналитики (Firebase Analytics), карт и геолокации. Текста получилось довольно много и о сильно разных сервисах, засим статей будет несколько. Начнём мы с основ — регистрации аккаунта разработчика и базовых вещей в коде.
Если вам интересно узнать технических подробностей, посмотреть код и узнать про подводные камни — добро пожаловать под кат!
Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?
К примеру, распознавание текста на картинке.
import scientifik.kmath.operations.*
ComplexField {
(i pow 2) + Complex(1.0, 3.0)
}
В Gradle — системе автоматической сборки — подход с buildSrc уже успел стать стандартом для реализации собственных плагинов и задач, а также создания общих конфигураций, например списков зависимостей и версий. Но у него есть существенный недостаток: при изменении buildSrc кеш сборки становится недействительным.
При этом Gradle предоставляет альтернативный подход — композитные сборки, лишённые этого недостатка. В этой статье я расскажу, как использовать композитную сборку вместо buildSrc и с какими сложностями можно столкнуться при миграции.
Jetpack Compose — одна из наиболее обсуждаемых тем из серии видео про Android 11, заменивших собой Google IO. Многие ожидают от библиотеки, что она решит проблемы текущего UI-фреймворка Android, содержащего много легаси-кода и неоднозначных архитектурных решений. Другим не менее популярным фреймворком, о применении которого я расскажу в этой статье является Kotlin Coroutines, а конкретнее — входящий в него Flow API, который может помочь избежать оверинжиниринга при использовании RxJava.
Применение этих инструментов я покажу на примере небольшого приложения для контроля за употреблением кофе, написанного с использованием Jetpack Compose для UI и StateFlow как инструмента для управления состоянием. В нем также используется MVI-архитектура.
