從零開始訓練到上線服務：TensorRT鏡像在流水線中的角色 在AI模型從實驗室走向生產(chǎn)線的過程中，一個常見的尷尬局面是：明明在訓練階段表現(xiàn)優(yōu)異的模型，一旦部署到生產(chǎn)環(huán)境就變得“卡頓不堪”。尤其在視頻分析、實時推薦或工業(yè)質(zhì)檢這類…

STM32工業(yè)閥門控制實戰(zhàn)：從Keil5環(huán)境搭建到系統(tǒng)實現(xiàn) 你有沒有遇到過這樣的場景？ 現(xiàn)場的閥門響應遲鈍、動作不精準，故障了還得派人爬高去手動排查；上位機發(fā)個指令，等半天才看到執(zhí)行結果，還無法確認是否到位…

如何在Python和C環(huán)境中調(diào)用TensorRT鏡像服務接口 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)部署中，模型推理的性能往往直接決定產(chǎn)品的用戶體驗和運營成本。尤其是在視頻分析、自動駕駛、推薦系統(tǒng)等對延遲敏感的場景下，即便訓練階段耗時再長也尚可接受，但推理必須做到“快…

Allegro中Gerber輸出實戰(zhàn)：從踩坑到一次成功的完整路徑 你有沒有經(jīng)歷過這樣的時刻？ 花了整整兩周時間精心布局一塊六層高速板，電源分割干凈利落，差分走線平滑對稱，DRC全綠，滿心歡喜地導出Gerber發(fā)給廠家—…

大模型推理延遲過高？可能是你還沒用TensorRT鏡像 在大模型落地越來越普遍的今天，很多團隊都遇到過類似的問題：訓練好的模型一上線，推理延遲飆升，QPS 上不去，用戶反饋“響應慢”，不得不堆更多 GP…

不是懺悔+，不用steam遠程同樂，總共用到三個軟件不用steam遠程同樂 總共用到三個軟件名稱 下載鏈接 作用parsec https://parsec.app/downloads 遠程控制桌面KeyboardSplitterXbox djlastnight/KeyboardSplitterXbox 將…

基于TensorRT鏡像的大模型部署實踐：從訓練到生產(chǎn)的高效路徑 在當今AI系統(tǒng)向“實時化、規(guī)模化”演進的背景下，一個曾經(jīng)訓練精度高達95%的模型，上線后卻因響應延遲超過300毫秒而被業(yè)務方否決——這樣的場景并不少見。尤其是在大語言模型&#x…

SSD1306 OLED屏I2C地址之謎：為什么我的屏幕有時是0x3C，有時又是0x3D？你有沒有遇到過這種情況？明明代碼一模一樣，接線也沒變，可換了一塊SSD1306 OLED屏，IC掃描就是找不到設備?；蛘吒婀帧獎e人…