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WebRTC + Tensorflow.js 在运动健康类项目中的前端应用 前言 你可能会想，作为一个前端开发员,既没有人工智能和机器学习的基础，又没有深厚的学术理论功底能做深度学习吗？ 答案是肯定的。 为什么呢？ 首先，我们要知道的是，目前社区中已经有很多非常成熟并且已经训练好的模型，比如：人脸识别、人体姿态识别、图像分类、图像分割、目标检测等等等等，非常多，这些模型都是经过大量的数据训练得到的，我们只需要学会如何使用这些模型，并不需要自己去写算法，去训练模型。它就像 npm 的包一样，安装它，看文档，使用它，就可以了。 如果我们只是从应用深度学习的角度出发，去使用现成的模型，来解决我们现实中存在的问题。那么就像前后端分离一样，让专业的人去做专业的事，深度学习也是如此，我们并不需要去花很多时间，深入了解深度学习的原理，也不需要自己去训练复杂的算法模型。 而 Tensorflow.js 就是一扇前端开发人员进入深度学习领域最好的大门，它提供了一套完整的 API，让我们可以很方便的使用深度学习模型。它可以在浏览器中运行，也可以在 node.js 中运行。它的 API 设