一站式了解智能终端处理器

移动终端芯片其他部分见"一站式了解智能终端处理器". 功能机时代,扩展手机特性是在基带芯片上进行,手段包括:升级基带芯片获得更强的计算能力.电路进行重新设计以增加功能如照相机和SD卡扩展.编写并执行新应用程序等.如此一来,基带芯片现有的功能都要彻底地重新验证,即使它们以前进行过测试.此外,程序代码的规模也将非常大而且很复杂.多功能手机中,DSC.MP3.游戏和视频等应用百花齐放,只用基带芯片实现这些功能将显著增加CPU的负荷并影响通信处理性能.因此单芯片方案导致开发和调试的时间拉长,并

概述 智能手机都含有两个处理器,阐明这里说的"双处理器"指的不是两个微处理器内核,而是两个处理器平台--应用处理器和基带处理器.实质上,一个智能终端中包括多个微处理器内核,除了应用处理器的4核.8核和基带处理器的控制内核.DSP以及两者的电源管理,还包括射频芯片.WIFI.蓝牙.GPS.触摸屏.陀螺仪等.当然基带处理器中可能集成了射频芯片.WIFI等.应用处理器是主控处理器,包括基带处理器等所有外围设备都由其管理.本文只阐述了智能终端中应用处理器和基带处理器架构. 应用处理器AP作为主

服务器和桌面机虚拟化一直占据有相当大的版面,随着云计算和存储的兴起,虚拟化技术更被热捧,还有一种虚拟化技术发展迅猛--嵌入式虚拟化.嵌入式虚拟化是指嵌入式系统中部署虚拟机监控程序.尽管嵌入式设备一直受到严格的资源限制,但今天的设备范围广泛--从拥有服务器级功能(比如对虚拟化的硬件支持)的强大处理器到拥有计较少容量和资源的功耗优化系统.如果向嵌入式系统添加一个虚拟机监控程序,将添加灵活性和一些高级功能,将嵌入式设备转变为一种新型系统. 嵌入式领域包含几个有用的虚拟化应用领域:移动设备.安全性内核和

说明:XMOS这次致力于打造全新的,颠覆性的嵌入式平台,简化开发人员要学一堆东西才能开发一款高性能AIOT产品的痛点. XCORE.AI集单片机,AI,FPGA,DSP于一身,嵌入式软件开发人员可以灵活的实现各种控制,而不用担心固定的硬件性能/资源不够用的问题.并且性能强劲,可以让物联网终端设备在本地就处理数据,无需上传到云端处理. 引言: 过去的5年中,Amazon Alexa,  Google Home, Facebook Portal,  Apple Homepod等都是采用的XMOS语音

如果没有用来读取注解的工具,那注解将基本没有任何作用,它也不会比注释更有用.读取注解的工具叫作注解处理器.Java提供了两种方式来处理注解:第一种是利用运行时反射机制:另一种是使用Java提供的API来处理编译期的注解. 反射机制方式的注解处理器 仅当定义的注解的@Retention为RUNTIME时,才能够通过运行时的反射机制来处理注解.下面结合例子来说明这种方式的处理方法. Java中的反射API(如java.lang.Class.java.lang.reflect.Field等)都实现了接

错误和异常是处理程序开发中不可回避的议题,在本地开发中我们往往希望能捕获程序抛出的异常并将其显示打印出来,以便直观的知道程序在哪里出了问题并予以解决,而在线上环境我们不希望将程序错误或异常显示在浏览器中(出于安全考虑),这个时候我们仍然要捕获异常,只不过不是显示到浏览器中,而是记录到日志中,方便日后排查问题. 百牛信息技术bainiu.ltd整理发布于博客园 Laravel当然支持PHP原生的错误和异常处理,但是在此基础上进行了一些封装处理,从而更方便在不同开发环境切换以及对错误和异常的处理.

注解的处理除了可以在运行时通过反射机制处理外,还可以在编译期进行处理.在编译期处理注解时,会处理到不再产生新的源文件为止,之后再对所有源文件进行编译. Java5中提供了apt工具来进行编译期的注解处理.apt是命令行工具,与之配套的是一套描述"程序在编译时刻的静态结构"的API:Mirror API(com.sun.mirror.*).通过Mirror API可以获取到被注解的Java类型元素的信息,从而提供自定义的处理逻辑.具体的处理工具交给apt来处理.编写注解处理器的核心是两个

C预处理器是一种简单的宏处理器. 预处理器是由特殊的预处理器命令行控制的,它们是以#符号开头的源文件行. 预处理器的一般操作:从源文件中删除所有的预处理器命令行,并在源文件中执行这些预处理器命令所指定的转换操作 预处理器代码行的语法与C语言其他部分的语法是完全独立的,但经过预处理所产生的源代码必须在上下文环境中合法 常见的预处理器命令: #define  定义一个预处理器宏   #undef     取消一个预处理器宏 #include   插入另一个源文件的文本 #if        测试一个

OpenFEA是一站式大数据敏捷分析系统,融合了内存计算.集群运算.机器学习.交互分析.可视化分析等技术,涵盖数据收集.数据探索.构建模型.模型发布等功能,分析性能卓越,使用简便,无需复杂编程即可快速实现大数据分析,助力数据分析师激扬数据,塑造业务标杆.          数据收集         OpenFEA能够融合更多类型的数据来进行运算,支持关系型数据源. Hadoop数据源.数据文件.第三方数据源. 支持数据源与接口/格式的双向自定义机制.表示各种复杂结构或LOAD和STORE各类数据