工欲善其事必先利其器！在现代IT中，每个Android程序员都需要最好的工具来提高他们的技能和效率。在Android应用程序开发这个残酷的竞争行业中，只有优秀的程序员才能生存下去。你需要向客户展示你拥有的最佳技术和能力。
不仅仅是展示你的设备以吸引客户，还要确保你的Android应用程序在高效的时间内以最高质量构建。那么哪些是最好的Android开发者工具?有很多选择，但并非所有工具都足够好。在不浪费任何时间的情况下，让我们来看看以下的Android应用开发工具。
一、B4A
大数据造就了深度学习，通过大量的数据训练，我们能够轻易的发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测。基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是 图像、文本、语音，问题聚焦在 分类、回归。
GPU加速：大多数设备的刷新频率是60次／秒，（1000 ／ 60 = 16.6ms）也就是说浏览器对每一帧的渲染工作要在16ms内完成，超出这个时间，页面的渲染就会出现卡顿现象，影响用户体验。浏览器在每一帧里面，会依次执行以下动作： js -> style -> layout ->paint -> composite。
button回调——1. Lambda 表达式，C++11 Lambda 赋予了Cocos2d-x 3.0创建回调函数的灵活性；2. 宏定义bind方式创建回调；3. MenuToggleItem回事件回调
一个简单的灰度图判定方法，因为项目需要需要做一个简单的灰度图判断，当然，如果是完整的一幅图，判断是否是灰度，当然是直接进行通道判断就行了，灰度图的通道数为一，rgb图片的通道数为三。问题是如何判断一个rgb图片中其中一部分是否是灰度图，故而有了本次简单的文档说明。
AIoT即AI+IoT，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。目前，越来越多的行业及应用将AI与IoT结合到了一起，AIoT已经成为各大传统行业智能化升级的最佳通道，也是未来物联网发展的重要方向。随着越来越多的企业将AIoT列为企业的主要发展方向之一，AIoT已然成为了物联网行业的热门词汇，频频出现在大众视野之中。
OpenGL着色语言（OpenGL Shading Language）是用来在OpenGL中着色编程的语言，也即开发人员写的短小的自定义程序，他们是在图形卡的GPU （Graphic Processor Unit图形处理单元）上执行的，代替了固定的渲染管线的一部分，使渲染管线中不同层次具有可编程性。
机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个科学。人们很难直接从原始数据本身获得所需信息，机器学习可以把无序的数据转换成有用的信息；移动计算和传感器产生的海量数据意味着未来将面临越来越多的数据，如何从中抽取到有价值的信息很重要，机器学习可以帮助我们从中抽取有用的信息。
数值分层分段思想的运用，在游戏中，尤其是PC端网游以及手游，几乎随处可见，但是却常常被人忽略。打算写这篇文章，主要是对之前体验过的SLG手游的一个收获感想，为以后工作提供文字化参考，同时也作为一个思想上的分享。
为什么会需要数值分层分段
玩家玩游戏，最初不会去关注游戏中数值的分层分段，直到对游戏内某个模块的体验感受和预期出现了较大的落差，才会转而关注数值，思考之后在游戏中怎么做才是最好的，对自己是最有利的。随着这一阶段的不断学习思考和尝试，玩家就会对游戏越来越了解，知道哪些部分对自己非常重要，哪些部分可以不用投入过多资源。这样，玩家就从一个新手变为了老手，甚至高玩。可以看到，玩家对于数值不断加深的理解，是基于对游戏体验和感受来出发的，而驱动他们去了解游戏中的数值，正是前面提到的落差，而落差的形成，正是数值分层分段的结果。
Unity技术支持团队经常会对有需求的客户公司项目进行游戏项目性能审查与优化，在我们碰到过的各种项目相关的问题中也有很多比较共同的方面，这里我们罗列了一些常见的问题并进行了归类，开发者朋友们可以参考下。