[帮助文档] 通过移动端探测目标站点
云监控通过站点监控的探测点（请求方）模拟最终用户的访问行为，从而获得各地域探测点到目标地址（监控地址）的访问数据。当您希望通过蜂窝网络探测目标站点时，用移动端探测。
淘宝移动端统一网络库的架构演进和弱网优化技术实践
本文由大淘宝终端平台技术团队沈良炜(沛轩)分享，本文有修订和改动。1、引言自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 ...
【OCR学习笔记】8、OCR移动端网络汇总与PyTorch实现（二）
1.3 ShuffleNetShuffleNet是由2017年07月发布的轻量级网络，设计用于移动端设备，在MobileNet之后的网络架构。主要的创新点在于使用了分组卷积(group convolution)和通道打乱(channel shuffle)。分组卷积(group convolution...
【OCR学习笔记】8、OCR移动端网络汇总与PyTorch实现（一）
1 轻量化网络简介前面所提网络在向着越来越大、越来越深的方向发展，但在实际应用中计算性能有限，但又有着极强的业务需求。对于效率问题，可以想到的方法通常是对模型进行压缩与剪枝，降低网络的参数量，从而降低计算量加快推理速度。相较于对模型进行后处理的方法，轻量化模型设计则是另辟蹊径。轻量化模型主要是设计更...
不到1ms在iPhone12上完成推理，苹果提出移动端高效主干网络MobileOne
来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标...
即插即用系列 | 清华提出最新移动端高效网络架构 CloFormer: 注意力机制与卷积的完美融合！
Title: Rethinking Local Perception in Lightweight Vision TransformerPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.17803.pdf导读本文主要介绍了一种轻量级Vision Transformer架构——Clo...
移动端网络监控实践
1. 背景介绍在移动端应用开发场景下，不可避免的要与网络打交道。有时在网络请求失败时，我们想知道网络的质量；有时需要明确的告知用户当前网络质量（比如游戏场景实时显示延迟）。网络监控离不开最经典的TCP/IP模型，基于模型分层统计网络耗时有助于我们更清晰的了解当前网络质量。TCP/IP参考模型中物理层...
AAAI 2020入选：东北/威廉玛丽/清华合作提出最快通用性移动端神经网络加速框架！
PCONV是目前最快的通用性移动端神经网络加速框架，由美国东北大学（Northeastern University），威廉玛丽学院（William & Mary），和清华大学交叉信息研究院、交叉信息核心技术研究院共同提出。该框架创新性地提出了神经网络稀疏性结构与编译器的协同优化，...
SAP Cloud for Customer移动端应用SAP推荐的网络时延参数
在C4C mobile上有一个built-in的function用于measure network latency，凡遇到客户报mobile performance问题时，我们都会让客户附上该latency的数据。SAP官方建议的latency是200ms以下。What is necessary f...
华为AI芯片+微软研发=第一款移动端离线推理神经网络
Microsoft Translator 是一款部署在 iOS 和 Android 平台上的应用，支持包括英文、中文等在内的超过 60 种语言的互译。其翻译模式按照输入类别可以分为三种，分别是文本翻译（text）、图像翻译（photo）和语音翻译（voice）。其中图像翻译是借助 OC...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
