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信息提示框 | Alerts
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Mnesia系统信息 | 7. Mnesia System Information
- Erlang指南：嵌入式 | Guide: Embedded2. Windows NT
2. Windows NT
硬件Watchdog 对于在带有ISA和/或PCI总线的标准PC上运行的WindowsNT，可以安装带有硬件看门狗的扩展卡。 有关更多信息，请参见heart(3)内核中的手册页。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
我们早期发布了XLA，这样开源社区可以为其开发做出贡献，并为与硬件加速器集成创建一条路径。 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。
- TensorFlow表现 | PerformanceDeveloping a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
Developing a new backend for XLA（为XLA开发一个新的后端）
2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 注意：LLVM后端可以是官方发布的LLVM后端或内部开发的定制LLVM后端。
- ElectronAPI·对象 | API·ObjectsGPUFeatureStatus
GPUFeatureStatus
- ReactNativeComponents: ModalModal
Modal
PropTypes.func.isRequired:PropTypes.func onRequestClose当用户点击Android上的硬件返回按钮或AppleTV上的菜单按钮时，会调用该回调。
- C++线程支持 | Thread supportstd::hardware_constructive_interference_size
std::hardware_constructive_interference_size
STD：硬件[医]破坏性[医]干扰[医]大小，STD：：硬件[医]建设性[医]干扰[医]大小 [表格] 1%29两个对象之间的最小偏移量，以避免错误共享。
- C++线程支持 | Thread supportstd::hardware_destructive_interference_size
std::hardware_destructive_interference_size
STD：硬件[医]破坏性[医]干扰[医]大小，STD：：硬件[医]建设性[医]干扰[医]大小 [表格] 1%29两个对象之间的最小偏移量，以避免错误共享。
- Go加密 | crypto crypto/aes
crypto/aes
aes包 import"crypto/aes" 概述 索引 概述 如美国联邦信息处理标准出版物197中所定义的，aes实现AES加密（以前称为Rijndael）。
- C++线程支持 | Thread supportstd::thread::hardware_concurrency
std::thread::hardware_concurrency
线程：：硬件[医]并发性 [表格] 返回实现支持的并发线程数。该值只应视为提示。 参数 %280%29 返回值 支持的并发线程数。如果该值未定义好或不可计算，则返回0...
- Python运行 | Runtimefpectl
fpectl
有关更多详细信息，另请参阅限制和其他限制条件部分。 大多数计算机按照所谓的IEEE-754标准执行浮点运算。在任何实际的计算机上，某些浮点运算产生的结果不能表示为正常的浮点值。
- ReactNativeAPIsBackHandler
BackHandler
BackHandler 检测硬件按钮用于后退导航。 Android：检测硬件后退按钮，并且如果没有侦听器或者如果没有侦听器返回true，则以编程方式调用默认后退按钮功能以退出应用程序。
- C++数字 | NumericsFloating-point environment
Floating-point environment
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance（性能）
Performance（性能）
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Performance Guide（性能指南）
该指南分为几个部分： 一般最佳实践涵盖了各种模型类型和硬件中常见的主题。 针对与GPU有关的GPU细节提示进行优化。 针对CPU详细信息优化CPU特定信息。
- Erlang指南：嵌入式 | Guide: Embedded嵌入式 | 1. Embedded Solaris
嵌入式 | 1. Embedded Solaris
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