WoS 入门指南:使用clang++和GNU make构建应用程序 (5)
对于使用Windows x86主机架构的开发人员来说，另一个构建应用程序的选项是在命令提示符中。您可以选择安装Snapdragon LLVM ARM工具链或安装LLVM编译器工具。
Qualcomm WoS PC Windows时间：2023-06-27 14:04:03
WoS 入门指南: 使用clang++和CMake构建应用程序 (6)
CMake（CMake.exe）是一个跨平台的开源工具，用于定义能够在多个平台上执行的构建过程。
Qualcomm WoS PC Windows时间：2023-06-27 14:01:26
高通OpenCL ML扩展之自定义操作
通过OpenCL的cl_qcom_ml_ops（CLML）扩展，我们为开发人员提供了一套常用的machine learning ops，可以在高通平台的Adreno GPU上获得最佳性能。对于希望创建自定义操作的开发人员，CLML提供了添加自定义操作的接口。
Adreno GPU OpenCL时间：2022-09-23 12:37:41
高通OpenCL ML扩展之可记录队列
高通的OpenCL驱动程序支持用于加速机器学习操作的cl_qcom_ml_ops扩展（CLML）。cl_qcom_ml_ops扩展可与cl_qcom_recordable_queues扩展一起用于记录ml ops。示例程序-clml_mobilenet_recordables已包含在OpenCL ML SDK中。此示例演示如何使用CLML和可记录队列来构建和运行mobilenet图像分类网络。
Adreno GPU OpenCL时间：2022-09-23 12:33:44
上手SNPE（7）V1.62.0-支持骁龙8Gen1平台
SNPE更新到了v1.62.0, 最大的改动是开始支持骁龙8Gen1平台，解决HTP模型兼容性问题。
Qualcomm SNPE 量化时间：2022-05-30 09:34:18
动手学AIMET(1)- 什么是AIMET？
越来越多的模型部署在手机端，而端侧可用的计算能力有限、电池容量有限，为了高效的部署推理AI模型，产业界已经有很多算法框架，高通也推出了针对端侧的优化工具库AIMET。
Qualcomm AIMET时间：2022-05-24 10:13:49
边缘机器学习训练：移动设备端训练
介绍利用高通open CL ML SDK进行反向传播以及权重更新
Adreno GPU Open CL Machine Learning时间：2022-04-11 12:46:16
利用高通openCL ML SDK加速机器学习模型
介绍高通open CL ML SDK的作用。
Adreno GPU Open CL Machine Learning时间：2022-04-11 12:31:35
上手SNPE（6）HTP推理YoloV5
Yolo系列模型在业界有着广泛的应用，这里简单介绍下如何用SNPE在HTP上做Yolov5的推理。
SNPE YoloV5 量化时间：2022-04-08 16:40:00
上手SNPE（5）重写DLC量化参数
量化训练通常会得到对应的量化参数，SNPE可以将量化训练得到的参数写入到量化的DLC中。 这里，我就简单介绍一下重写DLC量化参数的办法和需要注意的点。
SNPE AI 量化时间：2022-03-22 15:54:45
上手SNPE（4）后量化工具
简单介绍SNPE量化工具snpe-dlc-quantize的使用以及包含的后量化技术。 本文包含以下部分：snpe-dlc-quantize 基本使用，增强量化（Enhanced Quantization Mode）,和后量化优化技术 CLE和BC。
SNPE AI 后量化时间：2022-03-22 15:48:09
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