Ente照片应用:本地机器学习保障用户隐私
Ente照片应用采用独特的本地机器学习技术,在用户设备上运行模型,而非云端,从而确保用户照片的端到端加密和隐私安全。该技术克服了计算能力有限、平台多样化以及ML库访问受限等挑战,实现了照片索引、聚类、语义搜索和人脸识别等功能。虽然本地处理会带来一些技术难题,但Ente通过优化模型、算法和图像处理流程,并利用ONNX Runtime等开源工具,最终实现了跨平台一致且高效的体验,让用户可以安全地探索和管理个人回忆。
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Ente照片应用采用独特的本地机器学习技术,在用户设备上运行模型,而非云端,从而确保用户照片的端到端加密和隐私安全。该技术克服了计算能力有限、平台多样化以及ML库访问受限等挑战,实现了照片索引、聚类、语义搜索和人脸识别等功能。虽然本地处理会带来一些技术难题,但Ente通过优化模型、算法和图像处理流程,并利用ONNX Runtime等开源工具,最终实现了跨平台一致且高效的体验,让用户可以安全地探索和管理个人回忆。
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本文作者分享了其团队从微型仓库迁移到单体仓库(Monorepo)九个月来的经验。他们最初出于平台理念以及一些历史因素,将代码分散在多个仓库中。迁移到Monorepo后,并没有带来巨大的变化,但一些细微的改进提升了团队效率和协作体验。主要优点包括:减少了琐碎工作(例如,跨多个仓库的Pull Request现在可以合并成一个)、减少了子模块的使用、提升了项目在GitHub上的曝光度(星星数量集中)、简化了代码库管理、方便了长期重构和代码复用,以及增强了团队成员间的联系。作者认为,迁移到Monorepo的过程相对轻松,并没有遇到明显的缺点,反而增强了团队的凝聚力和对项目的归属感。
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Ente 公司被 Mozilla Builders 加速器计划选中,获得 Mozilla 10 万美元的非稀释性资金。Mozilla Builders 计划旨在推广独立的人工智能和机器学习,2024 年的主题是本地 AI。Ente 公司利用本地 AI 提供人脸识别和魔法搜索等功能,同时尊重用户照片的隐私。
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Ente 是一款安全、开源的私人云存储解决方案,提供跨平台应用程序,用于存储照片、视频等数据。其功能包括端到端加密备份、多平台同步、代码查看、图标识别、标签组织、固定服务、搜索功能以及离线模式。
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