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腾讯电量仪——智能硬件测试工具尝试之路

随着移动互联网的快速发展,智能手机对电量的消耗也变得越来越大,续航短板一直是用户吐槽的焦点,不管是iOS还是android,每天为手机充电成为一个惯例,甚至一天充电好几次;而许多手机厂商也承认电池成了制约手机发展的主要障碍之一。手机的其他模块越来越小,而电池的体积越来越大,已经成为了一个事实,只能通过增加电池的容量来满足功能的需求,移动电源的出现,虽然在一定程度上缓解了续航不足的问题,但并不是一个最好的解决方案。下图为用户对智能手机缺陷的投票结果(统计数据来源于网易手机频道),通过投票结果我们可以看出,电池

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TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践

作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法,但在应用到实际项目中却面临两个问题:计算量巨大及模型体积过大,不利于移动端和嵌入式的场景;模型内存占用过大,导致功耗和电量消耗过高。因此,如何对神经网络模型进行优化,在尽可能不损失精度的情况下,减小模型的体积,并且计算量也降低,就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习,有两种方式:一是将模型运行在云端服务器上,向服务器发送请求,接收服务器

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