如何利用TensorRT實現(xiàn)模型輸入合法性校驗 在自動駕駛系統(tǒng)中，一個看似簡單的圖像尺寸錯誤——比如前端誤傳了一張4K分辨率的監(jiān)控畫面給原本只接受640640輸入的目標檢測模型——就可能直接導致推理服務崩潰，進而引發(fā)整條生產(chǎn)線停擺。這并非危言聳聽&#x…

NVIDIA TensorRT：從模型到生產(chǎn)的推理加速引擎 在當今AI應用爆發(fā)式增長的時代，一個訓練好的深度學習模型是否真正“有用”，早已不再只看準確率。真正的考驗在于——它能不能在真實場景中快速、穩(wěn)定、低成本地跑起來。 想象這樣一個畫面&#x…

STM32平臺下RS485與RS232電氣特性深度解析：不只是“區(qū)別總結(jié)”在工業(yè)控制和嵌入式系統(tǒng)的世界里，通信是靈魂。盡管如今USB、CAN FD、以太網(wǎng)甚至無線協(xié)議風頭正勁，但當你真正走進工廠車間、配電柜、傳感器網(wǎng)絡或光伏陣列的現(xiàn)場時，那…

整體流程圖如下： RoleMenuEntity中間表的作用 預期作用：建立多對多關(guān)系：在角色(RoleEntity)和菜單(MenuEntity)之間建立多對多關(guān)聯(lián)權(quán)限控制：記錄哪些角色可以訪問哪些菜單數(shù)據(jù)解耦：將角色和菜單的關(guān)聯(lián)關(guān)系獨立存儲…

大模型推理服務冷熱數(shù)據(jù)分離策略 在當前AI服務大規(guī)模落地的背景下，大模型推理系統(tǒng)的部署正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。一個典型的場景是：線上平臺需要支持上百個不同參數(shù)規(guī)模的語言模型，用戶請求卻高度集中在少數(shù)幾個熱門模型上——比如客服對話、代…

在企業(yè)變革和數(shù)字化產(chǎn)品建設過程中，將戰(zhàn)略意圖轉(zhuǎn)化為具體的軟件產(chǎn)品，需要一系列系統(tǒng)化的步驟與方法論。前幾周基于當時工作上項目的需要，寫了兩篇關(guān)于領(lǐng)域驅(qū)動設計的文章，今天把企業(yè)“從戰(zhàn)略規(guī)劃到產(chǎn)品落地”整體過程用到的方法論…

從零開始搭建電子仿真平臺：手把手教你完成 Proteus 安裝與配置你是不是也曾在搜索欄里反復輸入“proteus下載安裝”卻越看越迷糊？明明跟著教程一步步來，結(jié)果不是閃退就是提示“無許可證”，甚至剛打開軟件就彈出一堆英文錯誤……別…

如何實現(xiàn)TensorRT推理服務的請求重放功能？ 在AI模型大規(guī)模部署的今天，一個常見的矛盾逐漸浮現(xiàn)：我們追求極致的推理性能，卻往往為此犧牲了系統(tǒng)的可觀測性與調(diào)試能力。尤其是在使用像 TensorRT 這類高度優(yōu)化的推理引擎時&#xff0c…