在STM32 HAL库开发中，我们经常会看到__weak这个关键字，到底是什么意思呢？出于这个好奇心我们来打开KEIL的帮助手册找到它的出处：
说明：Metal³项目（发音:Metal Kubed）的存在是为了为Kubernetes提供裸机主机管理。Metal³的主要组件包括baremetal-operator（一个提供Kubernetes API的组件，用于创建和管理裸机主机）和cluster-API-provider-metal3（它将Metal³与Kubernetes集群生命周期SIG中的cluster- API项目集成在一起)。尽管cluster-api的集成允许你使用Metal³来自动为一个Kubernetes集群创建裸机主机，可以使用Metal³的一个子集来执行任何目的的裸机创建。
前两天在群里面看到大佬转发一篇文章：Getting started with Metal-cpp 。
1、合并，每两块金属可以合并成一块新的金属。新金属的重量等于原两块金属的重量之和，体积和硬度也类似计算。
今天为大家介绍的是来自Ursula Rothlisberger研究团队的一篇关于金属离子位置预测的论文。金属离子是许多蛋白质的重要辅因子，在酶设计、蛋白质相互作用设计等许多应用中发挥关键作用，它们在生物体中丰富存在，并通过强烈的相互作用与蛋白质结合，并具有良好的催化特性。然而，生物相关金属（如锌）的复杂电子结构限制了金属蛋白质的计算设计。在这项工作中，作者开发了两个工具——基于3D卷积神经网络的Metal3D和仅基于几何标准的Metal1D，以改进蛋白质结构中锌离子的位置预测。与其他当前可用的工具进行比较显示，Metal3D是迄今为止最准确的锌离子位置预测器，其预测结果与实验位置相差在0.70 ± 0.64 Å范围内。Metal3D为每个预测位置输出置信度指标，并可用于在蛋白质数据库中具有较少同源物的蛋白质上工作。Metal3D可以预测全局锌密度，用于计算预测结构的注释，还可以预测每个残基的锌密度，用于蛋白质设计工作流程中。Metal3D目前是针对锌进行训练的，但通过修改训练数据，该框架可以轻松扩展到其他金属。
不说一颗芯片tape out前的各种惊心动魄，相比拿到样品后测试时的心潮起伏，到底哪个更刀刀催人老；也不说测试报告的issue到底是feature还是bug；更不必说“决策时拍脑袋、执行中拍胸脯、有问题拍大腿、兜不住拍屁股”时，到底哪种姿势拍起来最帅；今天这篇儿只说说芯片做出之后怎么修bug。
前面发了一些关于 Shader 编程的文章，有读者反馈太碎片化了，希望这里能整理出来一个系列，方便系统的学习一下 Shader 编程。
Desktop Metal是一家位于美国马萨诸塞的创业公司，今天它发布两套新的金属3D打印系统，目标客户是工程和制造公司。今年9月份，Desktop Metal将会推出Studio系统，工程师可以用它
化学机械抛光 (Chemical-mechanical polishing, 简称CMP) 是半导体工艺的一个步骤。 但是其也有自身的缺陷，例如某些没有任何互联金属线的区域会产生大片的凹陷区域(如下图所示)，经过了CMP这道工序之后也依然存在，其危害则是会导致信号延迟。这种情况在电路设计中非常普遍，例如在memory设计或者模拟电路设计中经常会有大片没有信号走线的区域存在。
众所周知，由于iOS系统的封闭性，也出于保护用户隐私的角度，苹果并没有公开的API供开发者调用，来录制屏幕内容。导致许多游戏或者应用没有办法直接通过调用系统API的方式提供录制功能，用户也无法将自己一些玩游戏的过程录制下来分享到其他玩家。基于此，ShareREC应运而生。下面我们从说一下ShareREC的录屏的实现原理。
前面的教程介绍了如何绘制一张图片和如何把图片显示到3D物体上并进行三维变换，这次介绍如何用Metal渲染摄像头采集到的图像。
Metal 系列教程 Metal_入门01_为什么要学习它 Metal_入门02_带你走流程
前面的教程既介绍了Metal的图片绘制、三维变换、视频渲染，也引入MetalPerformanceShaders处理摄像头数据以及用计算管道实现灰度计算，这次尝试实现sobel边界检测。
Metal入门教程（一）图片绘制 Metal入门教程（二）三维变换 Metal入门教程（三）摄像头采集渲染 Metal入门教程（四）灰度计算 Metal入门教程（五）视频渲染
在安装目录，有一个名为metal的可执行文件，该程序用法很简单，只需要编写一个配置文件，然后执行即可，所以关键在于配置文件的编写。在软件的安装目录，有一个名为example的文件夹，提供了两个示例，其中的metal.txt就是配置文件。
本来Cuda用的挺好，为了Apple，放弃Cuda，改投OpenCl。好不容易OpenCl也算熟悉了，WWDC2018又宣布了Metal2，建议大家放弃OpenCl，使用Metal Performance Shaders。 Apple是一个富有“革命性”创新力的公司，很多创新，会彻底的放弃原有的积累。不断带来新能力的同时，也让人又爱又恨。 下面是一个例子，用于演示如何使用Metal+Shader来加速mac的大规模数据计算。 主程序使用swift。随机生成一个大规模的整数数组，然后分配到GPU内核上
Core Image 是苹果官方提供的图像处理框架，通过丰富的 built-in（内置）或自定义 Filter（过滤器）高效处理静态图片、动态图片或视频。开发者还可以通过构造 Filter 链或自定义 Core Image Kernel 来实现更丰富的效果。 在 WWDC20 中，苹果官方针对 Core Image 技术在以下三方面做了优化：Core Image 对视频 / 动图的支持、基于 Metal 构建 Core Image (CI) Kernel 以及 Core Image 的 Debug 支持。
本文介绍Metal和Metal Shader Language，以及Metal和OpenGL ES的差异性，也是实现入门教程的心得总结。
图形图像是进阶资深程序猿的重要一步，不论平台，不论语言，图形图像都是核心岗位的核心技能，so，你需要get它。
UIImage是我们常用的图像类，可以转成CVPixelBufferRef，表示存储在内存的图像数据； id<MTLTexture> 是Metal的纹理，表示的是存储在显存的图像数据； GLuint 是OpenGL ES的纹理，表示的是存储在显存的图像数据。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础(完成) → 音视频工具(完成) → 音视频工程示例(进行中) → 音视频工业实战(准备)。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
Metal是苹果公2014年推出的一套取代OpenGLES的渲染应用程序编程接口,支持到iOS8以上。Metal不单延续了OpenGLES中的渲染高级3D图形,还可以使用GPU高效完成数据并行计算。 Core Image, SpriteKit, 和 SceneKit已经在使用了。
纹理类型是一个句柄，指向一个一维/二维/三维的纹理数据;相当于OpenGL中的textureBufferID.
Metal入门教程（一）图片绘制 Metal入门教程（二）三维变换 Metal入门教程（三）摄像头采集渲染 Metal入门教程（四）灰度计算
前文说到，在PDE5和ED这篇文章中，作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。因此我也关注了一些gwas meta分析的知识，METAL是最常见的，简单介绍一下~
在芯片生产过程中，暴露的金属线或者多晶硅(polysilicon)等导体，就像是一根根天线，会收集电荷（如等离子刻蚀产生的带电粒子）导致电位升高。天线越长，收集的电荷也就越多，电压就越高。若这片导体碰巧只接了MOS 的栅，那么高电压就可能把薄栅氧化层击穿，使电路失效，这种现象我们称之为“天线效应”。随着工艺技术的发展，栅的尺寸越来越小，金属的层数越来越多，发生天线效应的可能性就越大。
Metal的数据类型包含表示向量和矩阵的类型,原子数据类型,缓存,纹理,采样器,数组,自定义结构体,还会描述类型对齐和类型转换.
翻译自 Bare Metal Is Reliable, But Doesn’t Have to Be Boring 。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一直以来，Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。 就在刚刚，Pytorch官方宣布，其最新版v1.12可以支持GPU加速了。 只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行。 这也就意味着在Mac本机用Pytorch“炼丹”会更方便了！ 训练速度可提升约7倍 此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。 它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。
经『手撕Vue-CLI』编译模板『上』已经将大概流程编写好了，接下来就是将模板中的变量替换成用户输入的内容。
中国科学家造出了世界首台液态金属机器，这一成就被外媒形容为制造出“终结者”。 据中科院理化所网站，3月3日，由刘静研究员带领的中国科学院理化技术研究所、清华大学医学院联合研究小组，在Advanced Materials上发表了题为“Self-Fueled Biomimetic Liquid Metal Mollusk”(2015)的研究论文，迅速被New Scientist、Nature研究亮点、Science新闻等数十个知名科学杂志或专业网站专题报道，在国际上引起重要反响和热议。 此项研究于世
因为神经网络本质上执行大量计算，所以它们在移动设备上尽可能高效地运行是很重要的。一个高效的模型能够在实时视频上获得实时结果 - 无需耗尽电池或使手机变热，就可以在其上煎鸡蛋。
Last year AMD introduced the Zen 2 microarchitecture, the company’s second major iteration of its Zen design. Zen 2 brought significant architectural changes at both the core level and the full SoC level. Undoubtedly, a big part of this success can be directly attributed to the company’s decision to dive headfirst into TSMC’s leading-edge 7-nanometer node. The move to TSMC 7-nanometer is a pretty big aggressive move, not only because it’s such a large technology shift, but also because of the new physical challenges it brings along with it – challenges that required the entire ecosystem – such as the foundry and CAD and EDA vendors – to collaborate on resolving those issues. At the recent ISSCC 2020 conference, AMD delved into some of those challenges in a little more detail.
新知系列课程第二季来啦！我们将为大家带来全真互联时代下新的行业趋势、新的技术方向以及新的应用场景分享。本期我们邀请了腾讯云音视频技术导师——张伟男，为大家分享腾讯特效引擎在终端的应用和实践。 本次分享会为大家介绍腾讯特效引擎的架构方案设计和特效处理流程，跨平台开发过程中遇到的一些实际问题以及特效引擎SDK集成过程中可能遇到的问题和解决方案。 特效引擎架构设计 考虑到特效引擎SDK有支持多平台的需求，团队在设计的过程中既要保持各端能力的统一，又要支持很好的平台可扩展性以便未来能接入更多的平台。因此，我们设计
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
原文：Neural Networks in iOS 10 and macOS 作者：Bolot Kerimbaev 编译：刘崇鑫 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 长期以来，苹果公司一直在其产品中使用了机器学习：Siri回答我们的问题，并供我们娱乐；iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别；Mail app能检测垃圾邮件。作为应用开发者，我们已经利用了苹果的API提供的一些功能，如人脸检测，并且从iOS10开始，我们将获得能用于语音识别和SiriKit的高级API。 有时候，我们可能想超
导语：在刚刚过去的WWDC上，苹果发布了Core ML这个机器学习框架。现在，开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里，让应用变得更加智能，给用户更牛逼的体验。 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal，提供了对设备 GPU 的底层访问。去年，苹果在 Accelerate 框架添加了 Basic Neural Network Subroutines (BNNS)，使开发者可以构建用于推理（不是训练）的神经网络。
最新消息称，金属3D打印公司Desktop Metal的新软件Live Parts可以让普通人设计出适合3D打印的物体，并无需任何经验。Desktop Metal的LiveParts是一款可以自动生成
Desktop Metal即将发行全新的3D打印机套件及相关软件系统。 近日，Desktop Metal表示，他们即将发行全新的3D打印机套件及系统，以解决目前3D打印机材料单一和打印速度慢的问题。 据悉，Desktop Metal是一家工程驱动类的创业公司，其创始人包括数名MIT的教授。在过去的几个月里，该公司已经筹集到了一大笔资金，近日也完成了高达1.15亿美元的D轮融资，投资公司包括Google Ventures等。 Desktop Metal的打印机系统包含两大部分，一是生产系统，用于大规模生产；二
Flutter 渲染引擎在 iOS 上支持三种渲染方式，分别是纯软件（CPU），Metal 和 GL。其中纯软件的方式仅限于特定的构建，需要在编译时开启 TARGET_IPHONE_SIMULATOR 宏，应该是用于在模拟器上的测试，实机运行只会使用 Metal 和 GL。Flutter 会在运行时先判断是否能够使用 Metal，如果设备不支持，才会降级到 GL。iOS 10 以上的版本默认使用 Metal，GL 只用于兼容 iOS 9 的老旧设备。
CDC is a cloud environment deployed based on public cloud technology. If you want to deploy other virtualization management software in the CDC environment, you need to avoid performance loss caused by virtualization nesting. Therefore, for such requirements, it is recommended that customers use Cloud Bare Metal (CBM) to deploy other virtualization software.
Metal入门教程（一）图片绘制 Metal入门教程（二）三维变换 Metal入门教程（三）摄像头采集渲染
在 《 Metal 框架之使用 Metal 来绘制视图内容 》中，介绍了如何设置 MTKView 对象并使用渲染通道更改视图的内容，实现了将背景色渲染为视图的内容。本示例将介绍如何配置渲染管道，作为渲染通道的一部分，在视图中绘制一个简单的 2D 彩色三角形。该示例为每个顶点提供位置和颜色，渲染管道使用该数据，在指定的顶点颜色之间插入颜色值来渲染三角形。
1、魅蓝metal发布邓紫棋开场 真相却是阿里正接管魅族 魅族请来了邓紫棋为自己今年的最后一个新品魅蓝Metal站台。“让邓紫棋唱两首歌，愉悦一下，这就是用户体验”，魅族总裁白永祥这样解释道。既然敢
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广
它的github地址为：https://github.com/wu-yc/scMetabolism
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131546.html原文链接：https://javaforall.cn
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 好困 【新智元导读】果粉Big Day！PyTorch宣布，原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比，训练性能提升6倍，推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说，今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！ 作为业界应用最广泛的机器学习框架
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