實測TensorRT鏡像性能：在A100上推理速度提升3.5倍的秘密 你有沒有遇到過這樣的場景？模型訓(xùn)練得漂漂亮亮，準(zhǔn)確率也達標(biāo)了，可一上線就“卡成PPT”——響應(yīng)延遲高、吞吐上不去，GPU利用率卻只有30%。明明用的是A100這種頂…

下一代智能客服系統(tǒng)：基于TensorRT加速的實時語義理解 在現(xiàn)代企業(yè)服務(wù)中，用戶對響應(yīng)速度的要求已經(jīng)從“秒級”邁向“毫秒級”。尤其是在智能客服場景下，一句“正在為您查詢”的等待，若超過300毫秒，就可能讓用戶產(chǎn)生“卡…

如何用 STM32 的 UART 中斷“馴服”ModbusRTU 協(xié)議？在工業(yè)現(xiàn)場，你是否遇到過這樣的問題：PLC 發(fā)來的 Modbus 命令偶爾收不全？數(shù)據(jù)跳變、CRC 校驗失敗頻繁出現(xiàn)？主循環(huán)輪詢串口像“守株待兔”，CPU 占用率居高不…

原文：towardsdatascience.com/how-to-solve-a-simple-problem-with-machine-learning-9efd03d0fe69 管理者和工程師的機器學(xué)習(xí)課程 https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/944d3832d1e8cf7fb909a60c0e517e27.png 作者…

大家好，我是Tony Bai。最近，在與幾位架構(gòu)師朋友的交流中，一個在 AI 編碼時代下越來越普遍的“靈魂拷問”浮出水面。這不僅是一個問題，更是他們正在親身經(jīng)歷的“代碼審查地獄 (Code Review Hell)”。想象一下這個場景：由…

RJ TextEd 是一款支持 Unicode 的免費多功能工具，兼具文本編輯與專業(yè) Web 開發(fā)能力，集成自動完成、語法高亮、HTML 驗證等實用功能，界面簡潔易操作，能高效滿足日常文本處理、代碼編寫與網(wǎng)頁制作等多樣化需求，是開發(fā)者青…

NVIDIA黑科技再現(xiàn)：TensorRT鏡像讓老舊GPU煥發(fā)新生 在AI模型越做越大、推理延遲要求越來越高的今天，很多企業(yè)卻面臨著一個尷尬的現(xiàn)實：手頭大量服役多年的NVIDIA GPU——比如T4、P40甚至GTX 1080 Ti——性能似乎已經(jīng)跟不上時代。部署PyTorch模型…

整車廠如何打贏UDS診斷一致性這場“隱形戰(zhàn)役”？你有沒有遇到過這樣的場景：一款新車即將量產(chǎn)，各個ECU陸續(xù)到貨，測試團隊一通操作猛如虎——結(jié)果診斷儀連不上某個模塊；或是刷寫時突然報錯“安全訪問失敗”，查…