厚积薄发

模型量化

摘要：量化是优化sherpa-onnx ASR和TTS模型性能的高效方法，支持INT8/INT16和动态量化。INT8量化可减少模型大小约75%，提升推理速度2-4倍，精度损失仅1-3%。Whisper、Paraformer等ASR模型和VITS等TTS模型量化后性能显著提升。推荐使用onnxruntime或Intel Neural Compressor工具，从动态量化入手，再根据需求选择静态量化调优。量化适用于嵌入式设备部署，建议优先测试动态INT8量化以获得2-4倍性能提升。（150字）

Rootfs（Root Filesystem，根文件系统）是操作系统启动后挂载的第一个文件系统，它包含系统正常运行所需的基本目录结构和文件。系统启动时，内核会首先将rootfs挂载到根目录（/）上，然后才能访问其他文件系统。

Buildroot是一个专为嵌入式Linux系统开发设计的强大工具，其主要功能包括自动化交叉编译系统、生成完整的Linux系统、软件包管理和配置系统。它支持多种目标架构，如ARM、MIPS、RISC-V和x86，并能自动构建从引导加载程序到根文件系统的所有组件。Buildroot的优势在于其轻量且高度可定制的特性，适合资源受限的嵌入式设备，同时提供易于使用的命令行工具和全面的文档。它还能生成交叉编译工具链、引导加载程序、Linux内核、根文件系统以及应用程序和库。典型使用场景包括嵌入式设备开发、原型设计、产

本文介绍了神经网络的基本概念和工作原理，旨在帮助初学者理解这一深度学习的基础技术。文章首先阐述了神经网络的组成部分，包括神经元、权重、偏置、激活函数和层结构，并对比了生物神经元与人工神经元的相似性。接着，详细解释了神经元的数学模型和Sigmoid激活函数的作用，并通过Python代码展示了神经元的实现。随后，文章描述了如何从单个神经元构建简单的神经网络，并介绍了神经网络的工作流程和训练方法，特别是随机梯度下降算法。最后，文章通过鸢尾花分类的实际应用示例，展示了神经网络的训练与预测过程，并讨论了神经网络的优势

应用层：ArkUI应用和第三方应用框架层：ArkUI框架、窗口管理API系统服务层：图形合成服务、窗口管理服务、ArkGraphics内核层：内核抽象层(KAL)支持多内核(Linux/LiteOS/HarmonyOS微内核)与早期版本的HarmonyOS不同，5.0版本已完全摆脱了对Android兼容层的依赖，使用了自主研发的单一框架架构，基于OpenHarmony L0-L2代码分支开发。架构设计：OpenHarmony采用微内核和多内核支持的分层架构，注重分布式能力；

Direct Rendering Manager (DRM) 是现代Linux系统中的主流显示框架，专为支持当代显示硬件而设计。DRM框架的发展经历了多个重要里程碑，包括2008年引入的图形执行管理器(GEM)和2009年引入的内核模式设置(KMS)。

其次，分布式软总线支持异构网络，即使设备使用的网络技术不同（例如，一个设备只有 Wi-Fi，另一个只有蓝牙），也能够实现互联互通和数据共享。为了更好地满足不同业务的需求，分布式软总线对业务数据和 QoS（服务质量）要求进行了抽象，并能够根据当前的网络负载和设备的性能，为业务选择合适的传输技术。与常见的物联网通信协议（如 MQTT、CoAP、Zigbee、Z-Wave）相比 ，开源鸿蒙分布式软总线旨在提供一个更全面和集成的解决方案，不仅限于低功耗的物联网设备，还包括高性能的移动设备。

HarmonyOS 5.0，又称鸿蒙星河版，标志着操作系统架构的重大演进，其核心在于转向自研的微内核系统 1。此版本摒弃了先前版本中兼容安卓的双框架模式，全面拥抱原生 HarmonyOS 应用生态 1。HarmonyOS 5.0 的系统架构呈现出清晰的层次结构，由下至上依次为：内核层、系统服务层、框架层和应用层 2。HarmonyOS 5.0 (NEXT) 采用微内核架构，这代表着一个根本性的架构转变，旨在通过隔离关键系统组件来增强安全性和性能 1。

在 OnRemoteRequest() 的实现中，开发者需要根据不同的调用代码，从输入的 MessageParcel 中读取参数（解封），然后调用实际的服务实现方法，并将方法的返回值写入到输出的 MessageParcel 中（封装）6。操作系统的分层架构，从底层的内核层到系统服务层、框架层，再到应用层，为理解服务能力及其相关类在整个系统中的位置提供了基础 3。这些类的协同工作方式不仅实现了模块化，使得不同的功能可以作为独立的服务运行，而且提高了代码的重用性，因为多个客户端可以连接到同一个服务能力。