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- 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
- 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。
- C++算法 | Algorithmstd::remove_if
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- 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。
- 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...
- 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++算法 | Algorithmstd::is_permutation
std::is_permutation
- C++算法 | Algorithmstd::prev_permutation
std::prev_permutation
- 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 | PerformancePerformance（性能）
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- PHP邮件 | Mailmailparse_uudecode_all
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