Keil C51 與 MDK-ARM 共存實戰(zhàn)：一文搞定雙開發(fā)環(huán)境配置 你有沒有遇到過這樣的場景？ 手頭要維護一個老舊的 8051 單片機項目，同時又要開發(fā)基于 STM32 的新設(shè)備。想用 Keil，卻發(fā)現(xiàn)裝了 C51 后再裝 MDK 出現(xiàn)編譯器混亂、工程打不開、…

大模型推理服務(wù)灰度發(fā)布Checklist 在大模型應(yīng)用日益深入生產(chǎn)環(huán)境的今天，如何安全、高效地將新版本模型推上線，成為AI工程團隊面臨的核心挑戰(zhàn)之一。一個微小的性能退化或穩(wěn)定性問題，可能在高并發(fā)場景下被迅速放大，導致用戶體驗下降…

詳解TensorRT核心優(yōu)化技術(shù)：層融合與內(nèi)核調(diào)優(yōu)的極致性能實現(xiàn) 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中，模型訓練完成只是第一步。真正決定用戶體驗和部署成本的，是推理階段的表現(xiàn)——尤其是延遲、吞吐量和資源利用率。當一個ResNet-50模型在PyTorch上跑出150 FPS&#…

如何用TensorRT鏡像提升LLM推理吞吐量？開發(fā)者必看指南 在大模型時代，部署一個能“秒回”的AI對話系統(tǒng)，早已不是簡單加載transformers.pipeline()就能搞定的事。當你面對上百億參數(shù)的LLM在生產(chǎn)環(huán)境中卡頓、延遲飆升、GPU利用率卻只有30%時&…

大模型推理服務(wù)灰度回滾機制設(shè)計 在當前大模型（LLM）廣泛應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容生成和代碼輔助的背景下，推理服務(wù)的穩(wěn)定性已不再僅僅是性能問題，而是直接關(guān)系到用戶體驗與業(yè)務(wù)連續(xù)性的核心命脈。一個看似微小的模型更新，…

目錄 一、Vector 是什么？ 二、Vector 的基本使用 2.1 構(gòu)造與初始化 2.2 迭代器使用 2.3 容量操作 三、Vector 的增刪查改 3.1 基本操作 四、迭代器失效問題（重點！） 4.1 導致迭代器失效的操作 4.2 錯誤示例 4.3 正確做法…

Keil4下STM32項目跨型號移植實戰(zhàn)全解析在嵌入式開發(fā)的日常中，你是否曾遇到這樣的場景：原本跑得好好的STM32F103項目突然要遷移到性能更強的STM32F407？或者因為供應(yīng)鏈問題不得不換一款引腳兼容但系列不同的芯片？更頭疼的是——這一…

從Vue到Spring Boot：一位Java全棧開發(fā)的面試實錄 在一家互聯(lián)網(wǎng)大廠的面試中，一位28歲的Java全棧開發(fā)者李明正在接受一場緊張而富有挑戰(zhàn)性的技術(shù)面試。他的學歷是碩士，擁有5年的工作經(jīng)驗，曾參與多個大型項目的開發(fā)與部署。他主要負…