移动设备同样也有扩展内存的需求，基于CXL在服务器上的扩展形态，将带来高能耗、过度冗余等系统问题，如何优化CXL在移动设备上的使用？ 3....来关注下移动智能设备市场，图表展示了2024至2028年各类计算设备的全球市场出货量预测，预计总出货量将维持在400多百万单位。相比之下，数据中心的设备市场规模相对较小。...• Slate tablet：平板电脑，它通常没有物理键盘和触控笔输入设备，而是完全依赖于触摸屏进行交互。 存在的问题是：分离式CXL内存扩展，能耗是个大问题，没办法在移动设备中采用。...例如，在需要大量内存的情况下，可以通过添加更多的 CXL 扩展卡来增加内存容量；而在需要更高的带宽时，则可以选择更高性能的 CXL 设备。...推动CXL在移动端设备的落地是降低CXL应用成本，同时加速生态落地的关键； 3. 将CXL设备集成到主板，通过M.2接口，实现NAND + DRAM 二合一的设计是未来CXL在消费端落地可能性之一。
在移动设备的浏览器上输入get.skyfire.com，目前Skyfire支持windows mobile 5/6、symbiam，根据设备类型下载cab文件，然后安装。...或者在PC浏览器上浏览http://get.skyfire.com/，然后下载到本地，再同步到移动设备上安装。如下图1所示： ? 图1：桌面浏览器上来获得skyfire 2....下图2和图3分别给出了移动设备和桌面PC的效果图： ? 图2：移动设备上的网页效果 ? 图3：桌面PC上的浏览效果 那么，这种效果是如何实现的呢？...其实，它的思想和DeepFish用的概念是类似的，即本质是一个代理浏览器（proxy browser，不知道是不是代理浏览器的概念）。...浏览在server端完成，只是将UI提供给设备---这个和远程桌面没有太大的不同。 怎么样，是不是挺有意思的呢？
而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。 下面说的这篇论文是MIT2016年在CVPR上发的一篇论文。...论文主要是基于移动设备的眼动追踪技术，使用了卷积神经网络来预测视点。...使用移动设备进行眼动追踪技术能提供许多好处: (1)广泛使用更多的超过三分之一的世界人口估计智能手机在2019年,远远超过台式机或笔记本用户的数量; (2)技术升级的采用率高——很大一部分人拥有最新的硬件...作者开发了在移动设备上收集严冬追踪数据的iOS软件，可以记录并上传数据，名字叫GazeCapture，有三个特性： （1）可扩展 （2）可靠的 （3）产生大的可变性。...最后，要求参与人员每次都要改变移动设备的方向60点。可以使用内置传感器检测此更改在设备上。这改变了相对位置相机和屏幕提供进一步的可变性。
所有设备参数如下所示 ?
Swipebox是一款支持桌面、移动触摸手机和平板电脑的jquery Lightbox插件。该lightbox插件支持手机的触摸手势，支持桌面电脑的键盘导航，并且支持视频的播放。... 在时使用该参数来设置下标。...hideCloseButtonOnMobile：设置为true时lightbox将在移动设备上隐藏关闭按钮。 hideBarsDelay：lightbox在桌面设备上隐藏信息条的延时时间。...afterClose：lightbox关闭后的回调函数。 loopAtEnd：设置为true时lightbox将在播放到最后一张图片时接着返回第一张图片播放。
图 1 现代移动设备具有多核心的三集群处理器架构，包括三个处理器集群，每个集群都被设计用于有效地处理不同类型的工作负载。...这是因为，在现代移动设备中，由于使用了许多硬件加速器，如硬件解码器、GPU等，大部分360°视频处理中的重型计算都由硬件加速器处理。由于360°视频的分辨率较高，视频处理消耗了大量的能源。...客户端的能效模型 移动设备在360°视频流中的能源消耗主要包括两部分：视频下载（Pd）和视频处理（Pp）。...下载的能源与视频的质量级别和无线链接接口有关，而处理的能源与视频的质量级别和移动设备的硬件特性有关。...这些评估结果证明了所提出的EQA算法在实际应用中的有效性和优越性，特别是在节省能源和保持高QoE方面。 结论 本文识别了移动设备上360°视频流的能源效率问题，并提出了能效的360°视频流算法。
当然，对于有些无法模拟的情况，只能靠人工移动到例如电梯、地铁等信号比较弱的地方。...2、现象：用户点击数据上传，数据上传过程中网络弱且不稳定，基于联网状态自动触发数据上传，导致出现数据重复写入，形成脏数据。...解决方案 ：根据数据特性，对可能造成脏数据的地方，通过关键字段，例如创建时间，key-value值等生成hash键，标记记录唯一性，即数据写入时，检查hash键是否存在，如果已经存在，当前重复数据丢弃。...5、现象：弱网络环境下，用户请求页面响应时间较长，等待的过程中，页面上的部分控件仍然可以操作，当用户点击控件时，出现应用闪退现象； 原因：没有对数据加载流程进行判断，直接暴露控件可控，当出现依赖数据的控件操作时...总结 当然，出现以上问题的根本因素并不是弱网，在我们平时的PC应用中一样会遇到，但是这些问题在移动弱网环境下会表现的更突出。
工作原理：移动应用程序仅需向此类网络服务发送一个HTTPS请求以及提供预测所需的数据，例如由设备的相机拍摄的照片，那么在几秒钟之内，设备就能接收到预测结果。...缺点： •需要使用他们的服务，不能离线在移动设备上进行推断。...究竟是在服务器上推理好，还是在本地设备上推理更好，取决于几个权衡。 权衡之一是速度：是在移动设备上进行推断得出结果更快？还是发送一个网络请求让性能更优越的服务器做出推断后返回结果更快？...在服务器上的推断 工作原理：创建一个服务器——要么是在用自己的设备搭建的服务器要么是在云中租用的服务器——将训练好的模型上传到该服务器上。...（当在本地设备上进行推断时，可能需要使用不同的编程语言重写推断逻辑。） •随时更新模型。 •当所有的机器学习逻辑都在服务器上时，很容易移植应用程序到不同的平台：IOS，Android，Web 等。
通过TensorFlow Mobile，这些模型可以在脱机状态下在移动设备上高效运行。...而这其中的许多技术，包括对物体、地标、logo和文本的识别等，都是通过云视觉API在联网设备上实现的。 但我们相信，移动设备计算力的不断提升，将可能让用户在脱机状态下随时、随地地接触到这些技术。...然而，在设备端和嵌入式应用上的视觉识别面临着诸多挑战——在资源受限的环境下，这些模型必须利用有限的计算力、能耗和空间来保证运行的速度与精确度。...今天我们很高兴地宣布开放MobileNets，一个为TensorFlow所准备、移动端优先的计算机视觉模型包，其设计考虑了设备端和嵌入式应用上首先的资源，力图最大化地提升精确度。...通过TensorFlow Mobile，这些模型能够在移动设备上高效运行。 ? △ 根据你的预期的延迟和模型大小选择合适的MobileNet模型。神经网络在内存和磁盘上占用的空间与参数的数量成正比。
这就要求在部署 C++人工智能模型时，必须对模型进行优化，以降低其对资源的需求，同时还要确保模型的准确性和性能不受过大影响。...三、针对移动操作系统的适配 安卓和 iOS 是两大主流移动操作系统，它们在应用开发和运行机制上存在差异，因此在部署 C++人工智能模型时需要分别进行适配。...六、未来展望 随着移动设备技术的不断发展和人工智能领域的持续创新，C++实现的人工智能模型在移动设备上的部署将迎来更加广阔的前景。...在应用层面，我们可以期待更多基于 C++人工智能模型的创新移动应用的出现。...例如，在医疗领域，利用移动设备的摄像头和 C++人工智能模型实现实时的疾病诊断辅助；在教育领域，通过智能辅导应用为学生提供个性化的学习指导；在智能交通领域，基于移动设备的传感器和人工智能模型实现车辆的智能驾驶辅助等
图片本文介绍AI模型适用于小型本地设备上的方法技术：压缩模型参数量，设计更小的模型结构，知识蒸馏，调整数据格式，数据复用等，并介绍移动小处理设备的类型、适用移动设备的模型框架等。...我们还会介绍到移动小处理设备的类型，适用移动设备的模型框架等。 模型压缩&加速方法深度学习模型需要内存和计算资源，移动设备上这些都是紧缺的。...图片神经网络的剪枝裁剪压缩，通常是迭代进行的。在每次迭代中，会修剪相对不重要的filter并重新训练修剪后的模型（以恢复精度效果），直至修剪后的模型不能达到所需的最小精度时，剪枝迭代结束。...移动设备上的深度学习框架传统深度学习库 PyTorch和 Tensorflow并不特别适合移动应用。它们相对来说比较繁重并且有第三方依赖，在移动设备上比较麻烦。...对于常用手机移动端开发的更多详细信息，大家可以查看不同手机商的 API 文档：HuaweiAppleSamsung除了上述提到的常见移动设备部署优化方法，这些生厂商还包含针对性的模型在特定设备上更高效的特定技巧
CLion 确实是 Sugar 接触过的编程环境中比较好用的一个，本篇就来说一说如何在 Windows 上用 CLion 开发 STM32（基于 STM32CubeMX）。...一、OpenOCD 的安装 OpenOCD 的 Windows 版是解压就能用的。一共两个步骤： 1、解压到目标路径； 2、将 bin 加入到环境变量中。 ?...arm-none-eabi 系列是个 Window 的 *.exe 安装文件，Sugar 就是双击安装在默认位置的。 装好后要手动将 bin 的路径加入环境变量，如下： ?...使用 CLion 创建基于 CubeMX 的 STM32 工程 1、新建工程 ? ? ? ?...本文所述的各种软件依赖 Sugar 都是从官方渠道逐一下载的，下周三（09月02日）在《软件架构训练计划》群里把各种软件打包共享。
一、移动设备应用深度学习的现状与挑战 随着智能手机等移动设备的普及，人们对于移动应用的功能期望不断提升。深度学习在图像识别、语音处理等领域取得的巨大成功，促使开发者们尝试将其引入移动应用。...二、模型压缩：减轻资源负担的首要步骤 模型压缩是提升 Caffe2 C++接口在移动设备性能的重要策略。大型的深度学习模型往往包含海量的参数，这对移动设备的存储和计算资源是巨大的压力。...经过剪枝后的模型不仅占用更少的内存，在推理过程中的计算量也会大幅降低，从而提高在移动设备上的运行速度。...例如，在进行矩阵运算时，SIMD 指令集可以同时对矩阵中的多个元素进行加法或乘法运算。 多线程技术也是提升计算性能的有效手段。...同时，在应用程序不使用深度学习模型时，及时关闭相关的计算资源和硬件模块，避免不必要的电力浪费。 六、持续优化与未来展望 Caffe2 的 C++接口在移动设备上的性能优化是一个持续的过程。
例如，下面这种规则地图：（或者其他用程序生成的单位块地图） ? 在输入一些参数后： ? 可以自动创建形如： ?...在Unity中，是以视口的高为基准进行计算的，也就是说，Unity中的透视摄像机的Fov角度其实是按照屏幕分辩率的高度进行对应的，而宽度对应的Fov则随着Aspect的变化而变化，不是面板设置的Fov大小...知道了上面这些后我们才能更愉快的进行接下来的计算，不然只会计算出许多错误也搞不清是什么原因。 在Cinemachine中，一般会设置一个跟随目标，且跟踪该目标的距离是一个常量，可以从面板中取得： ?...我们先分析摄像机的左右运动范围是如何计算的：（本例中的摄像机只在X轴向上存在旋转值，一般斜向的摄像机也只需要旋转一个轴即可，左右看上去一般追求对称性） ?...DrawDefaultInspector(); 10 CameraZoneCtrl ctrl = (CameraZoneCtrl)target; 11 if (GUILayout.Button("创建摄像机范围
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...实际上如果是通过LoadLibrary加载DLL，则会在LoadLibrary结束前后的某一时刻正式执行）。...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
(); taskScheduler.setPoolSize(50); return taskScheduler; } 如果没有指定TaskScheduler则会创建一个单线程的默认调度器...因此问题就清楚了，需要自己创建一个TaskScheduler。
2018 年 9 月 21 日 ，凌钰城（Google Brain 软件工程师）带来一场《TensorFlow Lite：TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲，本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备上运行机器学习日益重要 今天，机器学习的发展日新月异，机器学习不仅部署在服务器端，运行在个人电脑上，也存在于我们生活中许许多多的小设备上，比如移动设备和智能手机。...再比如Google的照片app，可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰的照片，这些在移动设备、智能手机上的机器学习应用很有用、很有趣。 在移动设备上实现机器学习，可以有两种实现方法。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案，具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性，...训练时Quantization 一年前发布的工具，理论上可以比训练后Quantization更好的精确度，但使用上比较复杂，只在CNN模型中比较有效果，对于RNN模型，效果有限。 ?
Android移动设备的互联网流量中的位置数据泄漏分析 ---- 摘要 近年来，我们见证了移动设备向个性化、基于上下文服务的转变。...---- 一.引言 近年来，在许多领域都出现了个性化服务的趋势。移动设备上提供的服务尤其如此，数以百万计的人每天都在使用大量基于上下文的应用程序(如Yelp、Uber、谷歌地图)。...本文在研究移动设备用户的隐私风险时面临一个主要的挑战是应用程序访问或收集位置数据，这可能需要root权限访问。...将聚类算法应用于移动设备采集的数据是准确有效的，可以推导出用户的POIs[33]。因此，选择使用这种方法作为基线，而不是在提供实际/标记POIs时依赖参与者的（主观）协作。 轻量型服务器。...为了提供VPN连接并记录流量，我们在该服务器上创建了一个专用LAN（局域网），每个VPN客户机都被分配到LAN中的一个不同的IP地址。
背景 在最近的一个Hybrid App项目中，我实现的H5有以下两个需求： 使用quill.js实现富文本编辑器，但是，工具栏需要固定定位到底部，当输入法弹出时，工具栏需要悬浮在输入法键盘之上，如下图所示...，键盘未弹出时，webview的高度 = 左图蓝色框的高度，当键盘弹出时，webview的高度 = 右图蓝色框的高度 - 红色框键盘的高度，也就是说webview的高度为绿色框的高度 ios上：webview...的高度不会随着键盘的弹出而发生改变，始终是左图蓝色框的高度 综上，当工具栏使用fixed来定位时，在android上，当键盘弹出时webview的高度会减小，所以工具栏会悬浮在键盘之上，也就是说，在android...将工具栏放在顶部，这样改动成本最小，兼容性最好，如果能说服产品，那么推荐这种方式 在ios app端，当键盘弹出时，配置webview的高度为屏幕高度 - 键盘高度，也就是与android保持一致的处理方式...，这种方式不推荐使用，第一个原因是因为这么处理后相当于是改变了ios默认的处理机制，当H5放到其他ios app中使用时，还是会出现同样的遮挡问题；第二个原因是将H5的业务与端的强耦合在一起 在ios
gem换源1、 卸载CocoaPods查看gem安装的东西gem list下面一般就是gem安装的一些依赖。...ruby-macho (1.4.0)sqlite3 (1.3.11)test-unit (3.1.5)thread_safe (0.3.6)tzinfo (1.2.5)xcodeproj (1.12.0)我们需要做的就是把关于...cocoapods的依赖全删除（也就是有cocoapods字段的依赖）。...sudo gem uninstall cocoapods cocoapods-core然后你需要再查看是否删除成功gem list2、gem更改源gem update --system删除原来的源，添加国内的源
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