iPhone深度学习-ARM
平台
xCode 5.0
iPhone 4
在Building setting中的 Architectures 部分,有这么一个选项 Architectures,这里有一些选项是 Armv7 和Armv7s
ARM 是指令集的意思,这个也分版本,比如:Armv6,Armv7,Armv7s,这些不同的指令集是跟CUP的有关系的。 iPhone设备的升级对应的运算速度也是逐渐提高的,这里面主要是因为iPhone设备的CUP的版本提高了,不同版本的CUP对应的不同的ARM,然后各个版本的软件运行在对应的ARM中,总结来说:iphone5之间的设备集成的是Armv7S,iPhone4S以及更低版本的设备,使用的Armv7,但是iPhone的结构是向下兼容的。
到现在为止进入到IOS设备开发已经差不多3年左右了,常用的控件以及必须的开发技能已经熟悉了,应付日常的开发任务已经没有大的压力。但是心中仍然不踏实,有这么一句话时刻萦绕在我的心头:"风雨飘摇,仍需努力",因此决定深入学习下之前在IOS开发过程中回避的问题,提高自己对IOS开发理解的深度,增强自己的核心竞争力。
Jason
iPhone深度学习-ARM的更多相关文章
- Apple的Core ML3简介——为iPhone构建深度学习模型(附代码)
概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone ...
- TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习
TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源 ...
- TVM在ARM GPU上优化移动深度学习
TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大 ...
- [深度学习大讲堂]从NNVM看2016年深度学习框架发展趋势
本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会 ...
- NNVM打造模块化深度学习系统(转)
[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM ...
- 人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构
人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要 ...
- [翻译]深度学习的机器(The learning machines)
学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Scien ...
- TensorFlow与主流深度学习框架对比
引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年 ...
- ArXiv最受欢迎开源深度学习框架榜单:TensorFlow第一,PyTorch第四
[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.Py ...
随机推荐
- jrtplib库使用简解
RTP有效载荷类型即时间截解释 =============================== https://www.cnblogs.com/wyqfighting/archive/2013/03/ ...
- PAT 乙级 1044
题目 题目地址:PAT 乙级 1044 思路 简单的进制转化问题,根据题意进行相应的进制转化即可,因为题目已经划定了数据的求解范围,甚至连进制转化中的循环都不需要,进行简单计算就可以得出结果: 但本题 ...
- 数据结构(C语言)分享笔记:数据结构的逻辑层次、存储层次
[1] 严格意义上数据结构的概念 数据结构,一个简单的定义:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合.即:数据结构 = 元素集合 + 元素间关系的集合 . 在讨论数据结构时,可以基于两个不同的层 ...
- 三、Shell 传递参数
Shell 传递参数 我们可以在执行 Shell 脚本时,向脚本传递参数,脚本内获取参数的格式为:$n.n 代表一个数字,1 为执行脚本的第一个参数,2 为执行脚本的第二个参数,以此类推…… 实例 以 ...
- 【CodeBase】通过层级键在多维数组中获取目标值
通过层级键在多维数组中获取目标值 /* *Author : @YunGaZeon *Date : 2017.08.09 *param data : Data Array *param keys : K ...
- 服务端Latex解析成图片或者HTML或者SVG方案
Latex公式表达式在服务端进行转换成可用数据 使用语言与扩展 node.js Mathjax (文档链接) MathJax在nodejs上解决方案 mathjax/MathJax-node(GitH ...
- python3下最全的wordcloud用法,附源代码及相关文件
一.wordcloud是什么 词云,在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示,更能吸引目标客户的眼球. 市面上有很多在线生成词云的工具,本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生 ...
- linux硬件基础
1. 服务器分类 机架式服务器(主要用这个). 刀片式服务器. 塔式服务器. 2. 机架式服务器 服务器的尺: U - 2U. 服务器核心之电源: 双电源 AB 路. 服务器核心之 CPU-计算 CP ...
- linux shell 单双引号区别
简要总结: 单引号: 可以说是所见即所得:即将单引号内的内容原样输出,或者描述为单引号里面看见的是什么就会输出什么. 双引号: 把双引号内的内容输出出来:如果内容中有命令,变量等,会先把变量,命令解析 ...
- Java并发——synchronized和ReentrantLock的联系与区别
0 前言 本文通过使用synchronized以及Lock分别完成"生产消费场景",再引出两种锁机制的关系和区别,以及一些关于锁的知识点. 本文原创,转载请注明出处:http:// ...