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    中断服务子程序是如何被执行的 ?

    笔者在 《程序是如何在 CPU 中运行的(二)》中从 PC 指针寄存器的角度分析了一级函数调用和二级函数调用执行的过程,那么中断服务子程序又是如何被执行的呢?两者的相同点和不同点是什么呢?该篇文章笔者将详细地阐述这个概念。

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    SNIA SDC 19分享:NVMe、SMB、存储架构/性能/管理

    今天给大家分享点资料,一年一度的SNIA Storage Developer Conference(存储开发者会议)于9月23 - 26日照例在大洋彼岸的硅谷举行。

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    SFKP • 计算机百科丨芯片发展历经五次变革,下一个十年属于 AI

    2019 年 11 月,在中国香港市郊的一所大学校园里,一群工程师正在设计特别的电脑芯片,他们希望这些芯片可以被用于下一代中国制造的智能手机之中。

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    TensorFlow Lite的 GPU 委托代理(Delegate)是什么,怎么加速模型推理

    本文将会结合TensorFlow的中文蹩脚文档和我的理解,浮光掠影地对委托代理(Delegate)做一定的解释。如果出错了还请读者指出,本文仅从TensorFlow Lite的文档出发结合我的思考,不做代码层面的分析。 需要注意的是,TensorFlow Lite的官网对于委托代理(Delegate)API的声明为仍处于试验阶段并将随时进行调整。原文:[链...

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    Android系统对MTE的支持 (二)

    安卓生态系统一直在持续改进系统安全。2019年8月,谷歌官方正式宣布在和Arm紧密合作以进一步设计完善 MTE。

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    AHB 协议学习之Slave Response

    0  表示OKAY。****传输已成功完成或者slave需要额外的周期才能完成。HREADY信号指示传输是需要插入额外周期还是成功完成。

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    神经网络加速库 QNNPACK 实现揭秘

    QNNPACK (Quantized Neural Networks PACKage) 是 Marat Dukhan (Facebook) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库。其卓越的性能表现一经开源就击败了几乎全部已公开的加速算法,甚至直至今日(2019 年中)。

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    快速模型和RTX入门(1/2)

    Arm Fast Models是Arm IP的快速、灵活的程序员视图模型。快速模型用于建立软件开发的虚拟原型,在项目的各个阶段都很有用。系统模型可以从非常小的模型开始,发展为全面的硬件模型。快速模型也是学习Arm架构软件开发细节的好方法。

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    COVID 编码:以低于 10 美元的价格构建自己的听诊器

    联合国开发计划署(UNDP)与Hackster.io一道在Arm的支持下,最近向世界各地的开发者抛出了这一挑战,要求他们找到帮助那些COVID-19病毒正加速传播的发展中国家利用全球资源并保证当地可执行的解决办法。此次检测和预防挑战赛的目的在于通过分享和传播开源技术来支持资源不足的国家,以实现三个关键目标:帮助病毒检测、...

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    使用AI的实战方法论:做好这5个步骤

    人工智能(AI)是所有现代问题的新灵丹妙药吗?或者它是一把双刃剑,有时是破坏性的,有时是很有用的?。

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    ARM GIC(九) gicv3的中断分组

    ◾non-secure group1:用于non-secure的EL2和non-secure的EL1。

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    DQN系列(2): Double DQN算法原理与实现

    本文是Google DeepMind于2015年12月提出的一篇解决Q值"过估计(overestimate)"的文章,发表在顶级会议AAAI上,作者Hado van Hasselt在其2010年发表的Double Q-learning算法工作的基础上结合了DQN的思想,提出了本文的state-of-the-art的Double DQN算法。给出了过估计的通用原因解释和解决方法的数学证明,最后在Atari游戏...

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    移动端arm cpu优化学习笔记第4弹--内联汇编入门(上)

    本文主要内容是介绍ARMv7和v8内联汇编的一些基础知识,并且会结合两个具体例子去看下如何用内联汇编来改写原来的代码。 作者:梁德澎首发知乎:[链接]

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    移动端arm cpu优化学习笔记第4弹--内联汇编入门(下)

    本文主要内容是介绍ARMv7和v8内联汇编的一些基础知识,并且会结合两个具体例子去看下如何用内联汇编来改写原来的代码。 作者:梁德澎首发知乎:[链接]

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    尝·新:酷芯微 AI 推断加速硬件平台初体验

    新事物总是令人愉快。这个系列文章将记录一些笔者对新东西的尝试,记录下全新的心得和见解。作者:李凡来源:[链接]

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    数字IC后端设计工程师修炼之路

    本专栏致力于将数字芯片后端设计的技术,经验和技巧介绍给想入门或提高的你。一方面从基础知识方面的讲解使初学者少走弯路,另一方面用实际工作中的经验技巧方便从业者提高和交流。

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    CVPR 2020 | 旷视研究院提出SQE:多场景MOT参数自优化度量指标

    IEEE国际计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 大会官方论文结果公布,旷视研究院 16 篇论文被收录(其中含 6篇 Oral 论文),研究领域涵盖物体检测与行人再识别(尤其是遮挡场景),人脸识别,文字检测与识别,实时视频感知与推理,小样本学习,迁移学习...

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    ICinsights:中国芯片任重而道远

    据ICinsights报告披露,如图1所示,在2019年,中国的IC产量占其1,250亿美元IC市场的15.7%,仅略高于2014年的的15.1%。,IC Insights预测,这一份额将到2024年将增长5.0个百分点,达到20.7%(平均每年一个百分点)。

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2019年07月16日 加入
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