本人從事畢業(yè)論文設(shè)計輔導(dǎo)10余載，撰寫的畢業(yè)論文超2000余篇，為廣大的應(yīng)屆畢業(yè)生節(jié)省了大量的設(shè)計和撰寫時間。在單片機(jī)領(lǐng)域，參與設(shè)計51系列、STM32系列、Proteus仿真、JAVA上位機(jī)、Android Studio、物聯(lián)網(wǎng)無線通信等千余套項目，具…

工業(yè)控制中的“黑匣子”：從HardFault看嵌入式系統(tǒng)的崩潰真相你有沒有遇到過這樣的場景？一臺運(yùn)行在生產(chǎn)線上的PLC突然停機(jī)，沒有任何日志，沒有報警代碼，復(fù)位后又能短暫工作——就像什么都沒發(fā)生過?；蛘吣硞€電機(jī)控制器在…

TensorRT鏡像用戶手冊：從安裝到部署的每一個關(guān)鍵步驟 在AI模型走向生產(chǎn)環(huán)境的過程中，一個令人頭疼的問題始終存在：為什么訓(xùn)練時表現(xiàn)優(yōu)異的模型，一到線上就變得又慢又卡？ 這并不是個例。無論是自動駕駛系統(tǒng)中毫秒級響應(yīng)…

使用TensorRT優(yōu)化在線學(xué)習(xí)模型的推理路徑 在推薦系統(tǒng)、金融風(fēng)控和實時廣告投放等場景中，用戶行為數(shù)據(jù)如潮水般持續(xù)涌入。系統(tǒng)不僅要以毫秒級響應(yīng)生成預(yù)測結(jié)果，還必須不斷吸收新樣本，在線更新模型參數(shù)。這種“邊服務(wù)、邊學(xué)習(xí)”的架構(gòu)對推理引擎…

打造高性能AI中臺：TensorRT鏡像作為底層引擎的優(yōu)勢分析 在當(dāng)今的AI工程實踐中，一個常見的尷尬場景是：模型在實驗室里表現(xiàn)優(yōu)異，準(zhǔn)確率高達(dá)98%，推理延遲卻高達(dá)上百毫秒——一旦接入真實業(yè)務(wù)系統(tǒng)，面對每秒數(shù)千…

STM32 QSPI四線通信為何總出錯？一文講透信號完整性與軟硬協(xié)同優(yōu)化你有沒有遇到過這樣的場景：STM32項目明明在實驗室跑得好好的，燒錄到現(xiàn)場設(shè)備后卻頻繁啟動失敗；或者高溫環(huán)境下圖形界面突然卡死、程序跳飛？如果你用的是…

從零開始搭建Keil開發(fā)環(huán)境：新手避坑實戰(zhàn)指南 你是不是剛接觸單片機(jī)，面對一堆專業(yè)術(shù)語和安裝流程感到無從下手？ 你是不是下載了Keil卻卡在“找不到芯片”、“無法下載程序”的尷尬境地？ 別急——每一個嵌入式工程師都曾經(jīng)歷過這…

實測分享：在RTX 4090上運(yùn)行TensorRT優(yōu)化的Llama3推理 在大模型時代，誰不想擁有一臺能流暢運(yùn)行 Llama3 的本地“AI工作站”？尤其是當(dāng)你看到云端API按token計費(fèi)、響應(yīng)延遲忽高忽低時，那種對完全掌控權(quán)的渴望就愈發(fā)強(qiáng)烈。而如今&…