Dragonboard 410c服务器系列之搭建你自己的博客系统
在此之前,Qualcomm开发者专区博客专家曾分享过《基于Dragonboard 410c搭建Web服务器》。在本篇Blog中,博主将分享如何基于DragonBoard 410c开发板,搭建属于你自己的博客系统。
Qualcomm 骁龙 DragonBoard python时间:2016-12-26 10:16:14
基于Qualcomm平台的Camera Bring up
Qualcomm开发者专区博客专家在本文中分享了基于骁龙820板子(MSM8096)和摄像头(信利16021)bring up camera的一步步过程。
Qualcomm 骁龙 Android时间:2016-12-23 09:51:50
Linux下的platform总线驱动代码分析
在上一篇blog中,Qualcomm开发者专区博客专家整理了总线、驱动、设备之间的关系概述。本篇blog就针对platform总线驱动的调用机制,就直接抠出代码进行分析了。
Qualcomm Linux 驱动时间:2016-12-22 10:52:48
基于US-100超声波在Dragonboard 410c Linux上的超声波驱动编写
最近博主基于Dragonboard410c做一个demo,其中就要用到超声波模块来测距以达到当人靠近超声波一定距离的时候,驱动会上报single,激活应用层。博主在本文中分享了一个超声波驱动编写的简单例子。
Qualcomm 骁龙 DragonBoard Linux 驱动时间:2016-12-22 10:26:28
基于DragonBoard 410c搭建局域网Web服务器
利用Python构建服务器是非常常见的应用场景。在本文中,博主给大家介绍怎么基于Dragonboard410c的debain系统搭建局域网Web服务器。
Qualcomm 骁龙 DragonBoard Python Debian 服务器时间:2016-12-21 10:55:45
VR一体机技术系列三之生态
这是由Qualcomm开发者专区博客专家撰写的VR一体机技术系列文章中的第三篇。本篇Blog分享了作者对于目前VR生态的现状、国内市场布局,以及对未来VR生态与市场的展望。
Qualcomm 骁龙 VR时间:2016-12-20 10:46:47
VR一体机技术系列二之关键技术
上一篇文章,博主给大家分享了VR一体机技术的发展历程和现状,本文接着给大家介绍VR一体机(All In One)涉及到的关键技术以及推荐下Qualcomm公司的一体机开发平台。
Qualcomm 骁龙 VR时间:2016-12-19 10:18:16
VR一体机技术系列——发展与现状
VR是目前最热的应用方向,VR市场也面对着从技术到应用的许多机会与难题。Qualcomm开发者专区博客专家将以系列文章逐步分析VR一体机技术的发展、现状,以及未来趋势。
Qualcomm 骁龙 VR时间:2016-12-19 10:12:31
初识Video技术——编码与框架
不论是移动设备还是物联网设备,视觉都是机器与物理世界交互的重要感官之一。本篇博客主要从Video 容器、编码以及编码标准、Video H264、Video Streaming、Video 播放框架这几方面开始了解。
Qualcomm 计算机视觉 H264时间:2016-12-16 11:37:14
Android系统的time device驱动编写过程
time device是Android系统中的一个定时设备驱动,对Android移动设备提供了定时控制的功能。time device分为timed output和timed gpio两类。本篇blog讲解基于DragonBoard 410c的定时设备驱动开发基础知识和教大家怎么去定时控制一个GPIO口的高低电平。
Qualcomm 骁龙 Android DragonBoard 驱动编程时间:2016-12-15 14:28:08
Qualcomm 开发者专区是 Qualcomm 联合CSDN 共同打造的面向中国开发者的技术专区。致力于通过提供全球最新资讯和最多元的技术资源及支持,为开发者们打造全面一流的开发环境。本专区将以嵌入式、物联网、游戏开发、Qualcomm® 骁龙™处理器的软件优化等技术为核心,打造全面的开发者技术服务社区,为下一代高性能体验和设计带来更多的想法和灵感。
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全新高通 AI Hub 包含预优化AI模型库,支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。
该模型库为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型,比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B,可在不同执行环境(runtime)中打包,能够在不同形态终端中实现卓越的终端侧AI性能、降低内存占用并提升能效。所有模型均经过优化,以充分利用高通AI引擎内所有核心(NPU、CPU和GPU)的硬件加速能力,从而使推理速度提升4倍。
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