高通的NPE为什么底层要CPU GPU DSP NPU这么多核心

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骁龙 NPE——高通首个面向骁龙移动平台设计的深度学习软件框架上线了!

Qualcomm 宣布,即日起将在 高通/">Qualcomm 开发者网络(Qualcomm Developer Network)上提供 Qualcomm® 骁龙™神经处理引擎(Neural Processing Engine,NPE)软件开发包(SDK)。骁龙 NPE 是首个...

java npe什么_NPE问题(一)

最近在看Java_manual.pdf,其中有一点值得反思:“防止 NPE,是程序员的基本修养。”NPE(Null Pointer Exception)一直是我们最头疼的问题,也是最容易忽视的地方,先总结几条不同场景的解决方案,望后续补充。1.RPC...

NPE什么

remove元素使用Iterator方式,如果并发操作,需要对Iterator对象加锁。 Arrays.asList()数组转换集合 这个工具类应该都用过,可以很方便的把数组转换集合,但是一些细节需要注意: [java]view ...

5招鲜-Kotlin这样处理NPE

前言 相传NPE值十亿美金。...④ 在什么时候,Kotlin的NPE解决方案是失灵的? NPE的来源 有四个来源 显式调用 throw NullPointerException() 使用了 !! 操作符 这是Kotlin提供的用户可强制抛...

传统人脸识别算法及缺点

人脸识别一直是计算机视觉领域中关注的焦点,而且这些年来围绕该研究课题产生的人脸识别算法也是层出不穷,而降维思想一直是众多经典的人脸识别算法中一个主要解决技巧,它的主要目标就是从原始的人脸图像中发现...

JAVA NPE什么,空异常

JAVA NPE什么,空异常

告别 NPE,全网最全 Optional 实战理解

相信不少小伙伴已经被java的NPE(Null Pointer Exception)所谓的空指针异常搞的头昏脑涨, 有大佬说过“防止 NPE,是程序员的基本修养。”但是修养归修养,也是我们程序员最头疼的问题之一。之前,Google Guava项目曾...

null == 0 和 0 == null 为什么会报NPE空指针异常

// Integer 拆箱的问题, 0 是int类型,比较时code会自动拆箱,拆箱调用的是Integer里的intValue()方法,而此时code是null,自然就会报NPE异常 if (code == 0){ System.out.println("会报NEP异常"); ...

高通SNPE SDK介绍 (1)

用于人工智能(AI)的Qualcomm®神经处理SDK旨在帮助开发人员在Snapdragon移动平台(无论是CPUGPU还是DSP)上运行经过Caffe / Caffe2,ONNX或TensorFlow训练的一个或个神经网络模型。 它通过...

java Integer自动拆箱引发的NPE以及常量池导致的判等问题[-128 127]常量池

Integer a1 = 250; Integer a2 = 250; Integer b1 = 25; Integer b2 = 25; Integer b3 =null; int b4 = 5; System.out.println(a1 == a2);//false System.out.println(b1 == b2);... System

使用Optional摆脱NPE的折磨

使用Optional摆脱NPE的折磨

Qualcomm的神经处理引擎 (三) Snapdragon NPE SDK配置及用例

2017-09-21 14:41 ...版权声明:本文博主原创文章,未经博主允许不得转载。  在上一篇博客中已经介绍了环境配置等,接下来接着看一下模型文件的转换和apk用例  首先是模型文件的创建,Sn

既然synchronized是"万能"的,为什么还需要volatile呢?

GitHub 6.6k Star 的Java工程师成神之路 ,不来了解一下吗?...在我的博客和公众号中,发表过很篇关于并发编程的文章,之前的文章中我们介绍过了两个在Java并发编程中比较重要的两个关键字:synchronized...

foreach循环报NPE空指针异常

最近debug时忽然发现,如果一个集合赋值null,那么对该集合进行foreach循环(也叫增强for循环)时,会报NPE(即空指针异常NullPointerException)。 代码如下: final List<String> list = null; // ...

避免NPE的出现

什么NPE 首先,null是一个关键字,和static和public一样,而且它是大小写敏感的。 其次,所有的基本类型都有默认值,比如int的默认值0,Boolean的默认值false,而null是任何引用类型的默认值。 null可以赋值给...

java npe风险_NPE(java.lang.NullPointerException)防范

我们程序中NPE还是比较的,下面介绍良好的编码规范防止NPE的发生NPE(java.lang.NullPointerException): 空指针异常一、【推荐】防止 NPE,是程序员的基本修养,注意 NPE 产生的场景:1) 返回类型基本数据类型, ...

高通公司推出专物联网边缘计算而设计的视觉智能系统芯片

高通公司周三推出智能系统芯片QCS605和QCS603,其结合了图像信号处理器、AI、CPUGPU技术,以支持各种相机应用、机器人和智能显示器。 高通物联网产品管理副总裁Seshu Madhavapeddy表示,新系统芯片是专物联网...

NPE问题

NPE,指基本类型的数据返回null值,防止NPE是程序员的基本休养。所有NPE的场景: 返回类型基本数据类型,return包装数据类型的对象时,自动拆箱有可能产生NPE。 public int f() { return Integer 对象; } ...

为什么强烈禁止开发人员使用isSuccess作为变量名

在日常开发中,我们会经常在类中定义布尔类型的变量,比如在给外部系统提供一个RPC接口的时候,我们一般会定义一个字段表示本次请求是否成功的。 关于这个"本次请求是否成功"的字段的定义,其实是有很种讲究和坑...

开发过程(链式)代码处理NPE的几种方式以及优雅解决方案。

在实际开发过程中,有些代码逻辑是需要表类(通过数据库的表建立的类)之间的关系来实现的。...当我判断是否xx市场,那么在表设计之初或者是添加了一些不标准的数据,在执行性该行代码的时候就会...

Java 对象空,null判断,NPE错误

import java.lang.reflect.Array; import java.util.Collection; import java.util.Map; class ObjectUtils { public static boolean isNull(Object object) { return object == null;... pub...

ISOPAM LLE,NPE等降维算法

多种流形学习的降维算法,ISOPAM LLE,NPE等降维算法

避免NPE

在java开发中中NPE异常是常见异常,在阿里java开发手册中就明确强调防止NPE是调用者的责任是程序员基本修养,本篇博客讲解利用一些小技巧避免NPE 1.1equals方法 public void equals() { //代表未知的对象,可能...

如何避免NPE(NullPointException)

1.自动解箱抛 NPE 代码只有一行,再简单不过了: int method() { return new User().getId(); } 踩坑姿势:包装类型 null 时,进行自动转换基本数据类型报错。解决方案:返回之前进行判断与处理或者改...

Java 是如何优雅地处理NPE问题的

在我们消除可恶的 NPE 问题之前我们回顾一下 Java 中 null 的概念。 2. Java 中的 null 翻译自 Oracle Java 文档 Java语言中有两种类型,一种是 基本类型 ,另一种是 引用类型。还有一种没有...

代码优化 NPE代码

代码优化 —— 常见NPE异常代码 switch(type) 示例 public static void main(String[] args) { Integer type = null; switch (type){ case 1: System.out.println(1);break; ...

NPE和CPE的区别

 大多数的无线AP都支持用户接入、数据加密、速率发送等功能,一些产品更提供了完善的无线网络管理功能。对于家庭、办公室这样的小范围无线局域网而言,一般只需一台无线AP即可实现所有计算机的无线接入。 ...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

软考中级网络工程师复习资料.rar

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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