谷歌用机器学习节约你的流量 目前只限安卓设备

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　　目前Google+上有很多摄影师建立了自己的博客，分享自己的作品供广大用户欣赏，然而欣赏这些高清图片的时候自然会耗费用户的许多流量，而且加载速度也会很慢。为了解决这样的尴尬，Google+推出了一项令很多用户倍感欣慰的功能，用户可以通过低带宽看高清图片，这能很好的帮助节约流量。下面小编就带大家来深入了解一下这项功能。

　　对于流量数据价格较高或者网络速度不好的地区的用户来说，查看Google+上的高清图片其实是一件头疼的事情。这样不够好的用户体验也促进了Google+的完善，Google+的产品经理John Nack发表文章表示通过机器学习和RAISR的技术已经成功地解决了这一问题。

　　RAISR的全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolu我国政府危机公关存在问题tion”，中文翻译为“快速精确的超分辨率技术”，这项技术发布于20年的十一月。利用机器学习我们可以把低分辨率的团品转化为高分辨率，这样的效果不仅超越了现在的超分辨率解决方案，还大大提升了运行速度，甚至可以在普通的移动设备中运行。此外，谷歌的技术还可以避免产生混叠效应。

　　谷歌主要通过一对低分辨率、高分辨率的图片训练这项程序，从而找出适用于低分辨率图片中每个像素的过滤器，想要最终生成的图片能超越原始图片。这主要有两种方式，一种是让过滤器在这一对分辨率不同的图片中学习，这可以获得处理效率高的优势，另一种方式则是先对低分辨率的图片应用低功耗的升采样，再与高分辨率组合后进行学习，这种方法能够更好利用硬件性能。

　　曾有业内人士猜测这项功能将在移动设备上起到很重要的作用，可以使用户拍摄的照片变得更加清晰、美观，然而谷歌却将照片以低流量的方式呈现同样的高清效果。产品经理John Nack的博文中的说法，如果Google+上的图片都采用RAISR技术来呈现，每一张图片可以最多减少占用带宽的75%。

　　通过以上这幅对比图我们可以获得明显的对比，原来这是一张1000*1500像素的图片，占用100kb并且只能打开原图约1/4像素大小的照片，但是采用了RAISR技术后不仅能够完整打开照片，而且只要占用25kb。

　　这项功能能够有效的帮助用户减少流量的消耗但是目前只能在安卓设备中使用。相信不久的将来，这项功能将会被运用在更多设备以及更多的应用中，为用户解决更多危机公关 稿件的时间和数据成本。