TensorFlow Hub預(yù)訓(xùn)練模型生態(tài)與工業(yè)級AI開發(fā)實踐 在今天的企業(yè)AI項目中，一個常見的挑戰(zhàn)是：如何用有限的數(shù)據(jù)和資源，在短時間內(nèi)交付高性能的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)？尤其是在醫(yī)療影像分析、工業(yè)質(zhì)檢或小語種自然語言處理等數(shù)據(jù)稀缺場景下&am…

DSP28035充電樁 量產(chǎn)充電樁 采用DSP28035作為主控 全數(shù)字電源設(shè)計，輸入輸出全隔離 采用APFCLLC全橋整流，低損耗 支持過流，過壓，欠壓保護 包括原理圖，源代碼，說明文檔 已移植量產(chǎn)使用，具有…

昆侖芯PaddlePaddle模型轉(zhuǎn)TensorFlow可行性探討 在國產(chǎn)AI芯片加速落地的今天，如何讓訓(xùn)練好的模型真正“跑起來”，尤其是在異構(gòu)硬件與多框架并存的復(fù)雜系統(tǒng)中，已成為企業(yè)部署AI能力的關(guān)鍵瓶頸。以昆侖芯為代表的國產(chǎn)XPU正在逐步進入云端推理場…

云原生測試的范式變革云計算的彈性擴縮容、微服務(wù)架構(gòu)、容器化部署等特性，使傳統(tǒng)自動化測試體系面臨重構(gòu)。據(jù)Gartner 2025報告，83%的企業(yè)因云環(huán)境測試缺陷導(dǎo)致版本延遲發(fā)布，凸顯問題緊迫性。一、動態(tài)環(huán)境下的測試穩(wěn)定性危機挑戰(zhàn)表現(xiàn)graph LR …

WebGL加速TensorFlow.js推理性能實測 在今天的網(wǎng)頁應(yīng)用中，用戶已經(jīng)不再滿足于靜態(tài)內(nèi)容或簡單的交互。越來越多的項目開始集成實時圖像識別、語音處理甚至姿態(tài)追蹤等AI能力——而這一切，正悄然發(fā)生在用戶的瀏覽器里，無需上傳數(shù)據(jù)，也…

硬件端 1.重量傳感器：使用重量傳感器進行投喂實物的計量，可在APP端設(shè)置投喂閾值，用于控制投喂開關(guān)。 2.DS1302時鐘模塊：實現(xiàn)設(shè)備的對時，并且提供定時投喂功能操作； 3.使用舵機控制食物閥門的開關(guān)&#xff0…

API測試自動化的重要性與背景在當(dāng)今快速迭代的軟件開發(fā)環(huán)境中，API（Application Programming Interface）測試已成為確保系統(tǒng)可靠性和互操作性的核心環(huán)節(jié)。隨著微服務(wù)架構(gòu)和云原生應(yīng)用的普及，API接口數(shù)量激增，手動測試難…

FPGA加速TensorFlow推理：Xilinx Alveo實測 在AI模型日益復(fù)雜、部署場景愈發(fā)嚴(yán)苛的今天，推理性能早已不再只是“跑得快”的問題，而是關(guān)乎系統(tǒng)響應(yīng)能力、能效成本和運維可持續(xù)性的綜合挑戰(zhàn)。尤其是在金融交易風(fēng)控、工業(yè)質(zhì)檢流水線或城市級視頻分…