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Bill Gervasi：CXL在移动设备上的应用

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。...将 CXL 移到主板是下一步合乎逻辑的发展 CXL 在移动设备上的优化路径： • 降低功耗 • 缩小占用空间 • 缩短通道 PCI-SIG 是一个由硬件制造商组成的组织，致力于开发和推广 PCI 标准。...简化内存拓扑 在 DDR5 的设计中，通过限制每通道的内存模块数量，可以简化内存控制器和主板的设计，同时减少信号传输路径的复杂性。这有助于降低生产成本，也让内存控制器能够在更高的频率下运行。...创新方向：NAND和DRAM封装在同一个主板上，节约主板空间的同时，有效提升移动设备的内存，从而支持新场景的大内存应用。 总结 1.

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移动设备上的多位数字识别

但是，据我们所知，在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点：便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是，移动平台有其自身的约束，例如实时响应速度、有限的内存资源。...特别是，在移动设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题，因为传统的CNN通常需要大量的内存。...简单的CNN只需少量的内存，并能在移动设备上快速运行，实验结果表明它仍然可以达到不错的准确度 - 错误率低于1％。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层，更多的参数得到重用，局部缓存更有效。...而批量化的全连接层将CNN运行时间再减少12％。 技术方案 流水线 如前面所述，移动应用程序受限于内存和低延迟要求，我们采用几种技术来克服这些限制。...此外，系统还基于数字的位置来计算哪些数字位属于同一个数。 识别 使用CNN识别每个图像块中的数字。CNN在主机上训练，移动设备加载训练好的参数。程序在全连接层中批量处理多个图像，加速CNN计算。

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    移动设备上的前端开发：特殊考虑因素探讨

    响应式设计在移动设备上进行前端开发时，响应式设计是至关重要的。移动设备的屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同，因此需要确保你的网站或应用能够在不同的屏幕上提供良好的用户体验。...触摸优化的动画： 如果有动画效果，确保它们在移动设备上流畅运行，避免卡顿和性能问题。性能优化移动设备的资源有限，因此性能优化尤为重要。优化你的网站或应用，以确保它们在移动设备上加载迅速且流畅运行。...测试和调试在移动前端开发过程中，确保进行充分的测试和调试，以保证应用在不同移动设备和浏览器上的兼容性和稳定性。多设备测试： 测试你的应用在不同设备和不同尺寸的屏幕上的显示效果。...浏览器兼容性不同移动设备上可能使用不同的浏览器，而且移动浏览器的版本也会有所不同。确保你的应用在主流移动浏览器中都能正常运行和显示。...版本更新： 移动设备和浏览器不断更新，确保你的应用在新版本中仍然能够正常运行。bug修复： 随时跟踪用户反馈，修复应用中出现的bug，确保应用的稳定性和用户满意度。

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    Touch 移动设备上的 手势识别 与 Js事件库

    Touch.js 是移动设备上的手势识别与事件库, 由百度云Clouda团队维护，也是在百度内部广泛使用的开发工具。 Touch.js手势库专为移动设备设计。...function， 事件处理函数, 移除函数与绑定函数必须为同一引用 2、部分手势事件 图片 图片 3、部分事件处理函数 touchstart //手指刚接触屏幕时触发 touchmove //手指在屏幕上移动时触发...touch点击事件不错的解决方案，搭配zepto.js或者jQuery使用起来解决了移动端click点击事件300ms的延迟问题。...解除事件绑定 touch.off( element, types, callback ) 功能描述 解除某元素上的事件绑定，根据参数区分事件绑定和事件代理。...触发事件 touch.trigger(element, type); 功能描述 触发某个元素上的某事件。

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    开源 | 通过提取神经元知识实现人脸模型压缩：MobileID可在移动设备上快速运行

    研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet.../data/gallery/" and unzip 运行特征提取脚本： sh ./extract_features_gallery.sh 运行可视化脚本： matlab ..../gen_tsne_gallery.m 表现 MobileID 系统是在 CelebA 数据集上训练的，在 LFW 数据集上测试的。...但是，DNN 高昂的计算成本使得我们难以将其部署到移动设备和嵌入式设备中。...使用被选择的神经元作为监督来模拟 DeepID2+ 和 DeepID3（这是当前最佳的人脸识别系统）的单个网络，一个带有简单网络结构的紧凑学生网络可以在 LFW 上分别实现比其教师更好的验证准确度。

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    INFOCOM 2023 | 基于多核的移动设备上的节能 360 度视频流

    下图展示了360°视频处理流程，其中现代移动设备中的硬件加速器（如硬件解码器、GPU和显示处理单元）被用于处理360°视频。...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。...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。

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    谷歌开源MobileNets：在移动设备上高效运行的计算机视觉模型

    吴唯 编译自 Google Research Blog 量子位出品 | 公众号 QbitAI 今早谷歌在自家的科研博客上发文，宣布开源MobileNets——一组移动端优先的计算机视觉模型。...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。...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。

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    学界 | 优于MobileNet、YOLOv2：移动设备上的实时目标检测系统Pelee

    Ling 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下： 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体，它被称作 PeleeNet，专门用于移动设备。...他们已经成功地将 SSD 移植到了 iOS 上，并且提供了优化的代码实现。该系统在 iPhone 6s 上以 17.1 FPS 的速度运行，在 iPhone8 上以 23.6 FPS 的速度运行。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要：在具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。...表 7： 实际设备上的速度 ? 表 8： COCO test-dev2015 数据集上的结果

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    学界 | 优于MobileNet、YOLOv2：移动设备上的实时目标检测系统Pelee

    Ling 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下： 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体，它被称作 PeleeNet，专门用于移动设备。...PeleeNet 遵循 DenseNet 的创新连接模式和一些关键设计原则。它也被设计来满足严格的内存和计算预算。...他们已经成功地将 SSD 移植到了 iOS 上，并且提供了优化的代码实现。该系统在 iPhone 6s 上以 17.1 FPS 的速度运行，在 iPhone8 上以 23.6 FPS 的速度运行。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要：在具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。

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    《探索 Caffe2 的 C++接口在移动设备上的性能优化之路》

    在当今移动应用日益智能化的时代，将深度学习框架如 Caffe2 的 C++接口应用于移动设备上已成为众多开发者的目标。然而，移动设备资源相对有限，如何优化其性能成为了关键挑战。...但移动设备的处理器性能、内存容量以及电池续航能力都无法与传统的服务器或高性能计算机相比。Caffe2 的 C++接口虽然提供了高效的开发途径，但要在移动设备上流畅运行仍需精心优化。...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。...未来，我们可以期待 Caffe2 在移动设备上的性能会得到进一步的提升，从而为移动用户带来更加智能、便捷的应用体验。...通过对模型压缩、内存管理优化、计算优化以及电源管理优化等多方面的综合努力，Caffe2 的 C++接口能够在移动设备上展现出更好的性能，为移动深度学习应用的发展奠定坚实的基础。

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    如何运行查看github上的项目-以今日头条（移动端）为例

    vue慢慢的成为前端的主流框架，虽然目前公司业务木有用到这一块的知识点，但小婷决定，每天花一两个小时的业余时间来学习知识点，以免被前端同行逐渐抛弃。...这是vue官方文档：https://cn.vuejs.org/，很简洁，但总归会遇到一些看不明白的问题，这个时候，要感谢各路热心的同行，分享自己的项目经验，将这些坑写在网络上，让后来学习的人避免踩坑。...今天写的东西也很简单，如何运行查看github上的项目-以今日头条（移动端）为例，小婷也没有写过比较深奥的东西，因为技术尚且需要修炼。...步骤如下： 注意：运行项目之前一定要安装好开发环境，支撑环境node 1：准备项目的github地址 https://github.com/uncleLian/vue2-news 2：下载到d盘 ?...4：依赖安装完成之后，输入运行命令 npm run dev ? 5：打开浏览器，输入访问地址 http://localhost:8086 ?

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    Smarting：第一款真正意义上的便携式可移动脑电设备

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的，但是笔者认为，今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG...为什么这样说，主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm，总量仅有60g，因此，这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上（如图1所示），被试压根不会感觉到采集器的存在...1.研发公司和团队 Smarting可移动便携式EEG设备由塞尔维亚的mBrainTrain（mbt）公司研发，核心研发团队由多名具有博士学位且拥有多年EEG/fMRI研究经验的专家组成，具体如图2所示...4.论文和文献支撑 目前，研究者采用Smarting设备已经在Nature Medicine等权威杂志发表了大量的研究论文，这也证明了Smarting设备的可靠性以及获得了EEG领域的认可。...Smarting设备的代理公司，如有需要的朋友可以联系我们。

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    Smarting：第一款真正意义上的便携式可移动脑电设备

    目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的，但是笔者认为，今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG设备。...为什么这样说，主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm，总量仅有60g，因此，这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上（如图1所示），被试压根不会感觉到采集器的存在...图1 1.研发公司和团队 Smarting可移动便携式EEG设备由塞尔维亚的mBrainTrain（mbt）公司研发，核心研发团队由多名具有博士学位且拥有多年EEG/fMRI研究经验的专家组成，具体如图...不论是做静息态EEG采集还是任务态ERP数据采集，Smarting设备的信号质量非常好（如图4和5），完全能够满足科研需求。 ...如4 图5 4.论文和文献支撑 目前，研究者采用Smarting设备已经在Nature Medicine等权威杂志发表了大量的研究论文，这也证明了Smarting设备的可靠性以及获得了EEG领域的认可

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    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    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。...一种是在设备上收集数据，传递给云端，服务器执行机器学习任务，最后把结果回传给设备。另一种方法是在终端设备上运行所有功能，包含机器学习模型。...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，

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    使用TestProject Python SDK创建移动Appium测试

    使用模拟器在Android上运行移动网络测试 我将假设您已经下载了Python SDK，已经配置了代理和开发人员令牌，并且代理正在运行。如果没有，您可以在这篇文章中阅读如何做。...指定浏览器名称（即）表示我们正在运行移动Web测试。...运行此测试时，它将在您的Android模拟器上启动Chrome浏览器并运行该测试： 测试完成执行后，SDK将报告发送到代理，代理将依次在TestProject平台上创建新的测试报告： 使用真实设备在...通过TestProject，您可以在iOS设备上运行测试，而无需运行macOS或XCode，也无需自己运行Appium服务器。...的测试转换为TestProject驱动的测试，无论它们是用于Android还是iOS，都可以使用仿真器或真实设备，在macOS，Linux和Windows上测试移动Web或本机应用程序。

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    使用TestProject Python SDK创建移动Appium测试

    使用模拟器在Android上运行移动网络测试 我将假设您已经下载了Python SDK，已经配置了代理和开发人员令牌，并且代理正在运行。如果没有，您可以在这篇文章中阅读如何做。...指定浏览器名称（即）表示我们正在运行移动Web测试。...运行此测试时，它将在您的Android模拟器上启动Chrome浏览器并运行该测试： 测试完成执行后，SDK将报告发送到代理，代理将依次在TestProject平台上创建新的测试报告： 使用真实设备在...通过TestProject，您可以在iOS设备上运行测试，而无需运行macOS或XCode，也无需自己运行Appium服务器。...的测试转换为TestProject驱动的测试，无论它们是用于Android还是iOS，都可以使用仿真器或真实设备，在macOS，Linux和Windows上测试移动Web或本机应用程序。

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    谁说开发APP一定要写代码？有了这些SDKAPI想做啥就做啥！

    MoSync是一款FOSS跨平台移动应用程序开发SDK工具，主要用于移动游戏开发，它基于标准的Web编程技术。这个SDK为开发人员提供了集成的编译器、代码库、运行时环境、设备配置文件及其他实用工具。...除此之外，XDK还提供了调试工具，可以进行屏幕仿真调试、设备实际调试和遥控调试，不包括Ad-Hoc模式和安全特性。 RhoMobile ?...RhoMobile是由Motorola开发的一款开源的基于Ruby的移动应用开发框架，其前身为Rhodes框架，专门用于构建可以运行于多种平台之上的企业级原生App。...其强大之处在于非常容易学习和使用，可以让一个不会编程的人在很短的时间内就能开发出原生的，能够运行于PC、服务器、移动设备上的应用程序。...APP开发工具为开发者带来了更好的开发解决办法，在开发平台中多种开发工具、全类别的第三方服务商使APP开发变得简便、快速。这也使得企业将精力放在商业模式的制定与运营上，提高整体效率。

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    15 个必须知道的 chrome 开发工具技巧

    在Web开发者中，Google Chrome是使用最广泛的浏览器。六周一次的发布周期和一套强大的不断扩大开发功能，使其成为了web开发者必备的工具。...三、快速跳转到指定行 在Sources标签中打开一个文件之后，在Windows和Linux中，按Ctrl + G，(Cmd + L)，然后输入行号，DevTools就会允许你跳转到文件中的任意一行。...当你想要研究在页面还没加载完之前出现的bug时，这会是一个很方便的方法。 七、优质打印 Chrome’s Developer Tools有内建的美化代码，可以返回一段最小化且格式易读的代码。...八、设备模式 对于开发移动友好页面，DevTools包含了一个非常强大的模式，这个谷歌视频介绍了其主要特点，如调整屏幕大小、触摸仿真和模拟糟糕的网络连接。...九、设备传感仿真 设备模式的另一个很酷的功能是模拟移动设备的传感器，例如触摸屏幕和加速计。你甚至可以恶搞你的地理位置。

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    APP弱网测试怎么做？一文安排得明明白白

    另外，当前APP使用场景多变，如进地铁、上公交、进电梯等，使得弱网测试显得尤为重要。...这里指的是10kb的可靠率。用于模拟网络不稳定； Stability ：连接稳定性，也会影响带宽可用性。用于模拟移动网络，移动网络连接一般不可靠。...具体网络设置参考： 不同网络环境的网络设置： Fiddler进行弱网环境模拟详见：Fiddler及浏览器开发者工具进行弱网测试 (2) Chrome的Webview调试工具弱网模拟 使用Chrome...APP，进入具体H5页面； ③Chrome的DevTools中打开Webview：进入chrome://inspect/#devices，会显示已经连接设备，选中待调试webview的inspect...原因：webview超时处理未在UI线程。toast、关闭页面等操作需要在UI线程。

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