大模型推理服務(wù)多維度監(jiān)控看板設(shè)計(jì) 在當(dāng)前AI應(yīng)用加速落地的背景下，大模型推理服務(wù)正面臨前所未有的性能與穩(wěn)定性挑戰(zhàn)。一個(gè)在線對(duì)話系統(tǒng)可能每秒接收上千個(gè)請(qǐng)求，若平均延遲增加200毫秒，用戶流失率就可能上升15%以上。這種嚴(yán)苛的SLA要求下&…

從“點(diǎn)燈”開始：用STM32CubeMX玩轉(zhuǎn)第一個(gè)嵌入式項(xiàng)目你有沒有過這樣的經(jīng)歷？買了一塊STM32開發(fā)板，興沖沖地插上電腦，打開IDE卻不知道從哪下手?？粗苊苈槁榈募拇嫫魇謨?cè)、復(fù)雜的啟動(dòng)代碼，心里只有一個(gè)念頭：“…

如何實(shí)現(xiàn)TensorRT推理服務(wù)的分級(jí)告警機(jī)制？ 在當(dāng)前AI模型大規(guī)模部署的背景下，一個(gè)看似“跑得通”的推理服務(wù)和真正“穩(wěn)得住”的生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)之間，往往差了一套完善的可觀測(cè)性體系。尤其是在自動(dòng)駕駛、實(shí)時(shí)推薦、工業(yè)質(zhì)檢等對(duì)延遲與穩(wěn)定性要求極高…

從零開始部署 Multisim 14.2：一位工程師的實(shí)戰(zhàn)手記最近實(shí)驗(yàn)室新配了幾臺(tái)教學(xué)電腦，我又一次踏上了為學(xué)生裝Multisim 14.2的“老路”。說實(shí)話，這軟件我從本科用到工作，前前后后裝過不下二十遍——有成功也有翻車。但每次重裝&#x…

基于TensorRT的智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人控制系統(tǒng) 在現(xiàn)代智能倉(cāng)庫(kù)中，成百上千臺(tái)自主移動(dòng)機(jī)器人（AMR）正穿梭于密集貨架之間，執(zhí)行著高速分揀、精準(zhǔn)搬運(yùn)和自動(dòng)盤點(diǎn)等任務(wù)。這些看似流暢的動(dòng)作背后，是一套高度協(xié)同的“感知—決策—控…

技術(shù)演進(jìn)全景圖 檢索增強(qiáng)生成技術(shù)自2020年提出以來，經(jīng)歷了明確的范式演進(jìn)。以下時(shí)間軸概括了各核心范式出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)與演進(jìn)關(guān)系： timelinetitle RAG技術(shù)演進(jìn)時(shí)間軸2020 : 樸素RAG奠基: 檢索-生成基礎(chǔ)架構(gòu)2022 : 語義…

NVIDIA官方技術(shù)問答合集：TensorRT高頻問題解答 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)部署的過程中，一個(gè)常見的痛點(diǎn)浮現(xiàn)出來：為什么訓(xùn)練時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異的模型，到了線上卻“跑不動(dòng)”？延遲高、吞吐低、資源占用大——這些問題往往不是算法…

并不只是因?yàn)椤八鼒?jiān)持下來了”。 很多人會(huì)把 uni-app 的流行歸結(jié)為一句話： “其他跨端方案都沒了，只剩它一個(gè)。” 這個(gè)判斷有一定表象正確性，但本質(zhì)并不準(zhǔn)確。 更合理的結(jié)論是： uni-app 并非唯一存在的方案，而是唯一在…