/packages/apps/Test/connectivity/sl4n/rapidjson/include/rapidjson/internal/ |
D | itoa.h | 44 const uint32_t d2 = (value % 100) << 1; in u32toa() local 51 *buffer++ = cDigitsLut[d2]; in u32toa() 52 *buffer++ = cDigitsLut[d2 + 1]; in u32toa() 60 const uint32_t d2 = (b % 100) << 1; in u32toa() local 70 *buffer++ = cDigitsLut[d2]; in u32toa() 71 *buffer++ = cDigitsLut[d2 + 1]; in u32toa() 96 const uint32_t d2 = (b % 100) << 1; in u32toa() local 103 *buffer++ = cDigitsLut[d2]; in u32toa() 104 *buffer++ = cDigitsLut[d2 + 1]; in u32toa() 139 const uint32_t d2 = (v % 100) << 1; in u64toa() local [all …]
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/packages/apps/Test/connectivity/sl4n/rapidjson/test/unittest/ |
D | documenttest.cpp | 212 Document d2; in TEST() local 213 d2.SetArray().PushBack(3, a); in TEST() 214 d1.Swap(d2); in TEST() 216 EXPECT_TRUE(d2.IsObject()); in TEST() 217 EXPECT_EQ(&d2.GetAllocator(), &a); in TEST() 224 Document().Swap(d2); in TEST() 225 EXPECT_TRUE(d2.IsNull()); in TEST() 226 EXPECT_NE(&d2.GetAllocator(), &a); in TEST() 231 swap(d1, d2); in TEST() 233 EXPECT_TRUE(d2.IsTrue()); in TEST() [all …]
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/packages/modules/NeuralNetworks/runtime/test/specs/V1_0/ |
D | relu1_quant8_2.mod.py | 22 d2 = 64 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_quant8_2.mod.py | 22 d2 = 20 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_quant8_2.mod.py | 22 d2 = 60 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 128" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_float_2.mod.py | 24 d2 = 40 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 34 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu1_float_2.mod.py | 22 d2 = 24 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_float_2.mod.py | 22 d2 = 40 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_float_2.mod.py | 22 d2 = 40 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 32 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_quant8_2.mod.py | 24 d2 = 16 #256 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, .5f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{%d, %d, %d, %d}, 0.00390625f, 0" % (d0, d1, d2, … 34 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/packages/modules/NeuralNetworks/runtime/test/specs/V1_1/ |
D | relu1_float_2_relaxed.mod.py | 22 d2 = 24 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_float_2_relaxed.mod.py | 24 d2 = 40 variable 27 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 29 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 35 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_float_2_relaxed.mod.py | 22 d2 = 40 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_float_2_relaxed.mod.py | 22 d2 = 40 variable 25 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 27 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 33 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/packages/modules/NeuralNetworks/runtime/test/specs/V1_2/ |
D | axis_aligned_bbox_transform.mod.py | 71 d2 = Input("bboxDeltas", "TENSOR_FLOAT32", "{5, 8}") variable 75 model2 = Model().Operation("AXIS_ALIGNED_BBOX_TRANSFORM", r2, d2, b2, i2).To(o2) 79 d2: ("TENSOR_QUANT8_ASYMM", 0.05, 128), 90 d2: [0.2, 0.2, 0.1, 0.1,
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D | relu_v1_2.mod.py | 33 d2 = 40 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu1_v1_2.mod.py | 33 d2 = 24 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_v1_2.mod.py | 41 d2 = 40 variable 44 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 45 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 49 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_v1_2.mod.py | 33 d2 = 40 variable 36 i0 = Input("input", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 37 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT16", "{%d, %d, %d, %d}" % (d0, d1, d2, d3)) 41 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/packages/modules/NeuralNetworks/runtime/test/specs/V1_3/ |
D | axis_aligned_bbox_transform_quant8_signed.mod.py | 72 d2 = Input("bboxDeltas", "TENSOR_FLOAT32", "{5, 8}") variable 76 model2 = Model().Operation("AXIS_ALIGNED_BBOX_TRANSFORM", r2, d2, b2, i2).To(o2) 80 d2: ("TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", 0.05, 0), 91 d2: [0.2, 0.2, 0.1, 0.1,
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D | relu1_quant8_signed.mod.py | 48 d2 = 64 variable 51 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 53 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d… 58 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | logistic_quant8_signed.mod.py | 44 d2 = 16 #256 variable 48 "{%d, %d, %d, %d}, .5f, -128" % (d0, d1, d2, d3)) 50 "{%d, %d, %d, %d}, 0.00390625f, -128" % (d0, d1, d2, d3)) 54 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu6_quant8_signed.mod.py | 46 d2 = 20 variable 49 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 51 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d… 56 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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D | relu_quant8_signed.mod.py | 50 d2 = 60 variable 53 i0 = Input("input", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d3)) 55 output = Output("output", "TENSOR_QUANT8_ASYMM_SIGNED", "{%d, %d, %d, %d}, 1.f, 0" % (d0, d1, d2, d… 60 rng = d0 * d1 * d2 * d3
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/packages/providers/ContactsProvider/src/com/android/providers/contacts/util/ |
D | Hex.java | 110 final byte d2 = DIGITS[c2]; in decodeHex() 111 if (d2 == -1) { in decodeHex() 116 out[i] = (byte) (d1 << 4 | d2); in decodeHex()
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