新手必看：STLink驅(qū)動(dòng)安裝避坑指南（全新優(yōu)化版） 從“無(wú)法識(shí)別”說起：為什么你的STLink總是連不上？ 你是不是也遇到過這樣的場(chǎng)景： 插上STLink，電腦毫無(wú)反應(yīng)； 設(shè)備管理器里多了一個(gè)…

如何通過TensorRT鏡像實(shí)現(xiàn)端到端的大模型Token流式輸出 在構(gòu)建智能對(duì)話系統(tǒng)時(shí)，用戶最直觀的感受往往不是模型參數(shù)有多少、訓(xùn)練數(shù)據(jù)有多廣，而是“它回得夠不夠快”。當(dāng)你輸入一個(gè)問題，是否要盯著空白屏幕等上好幾秒才看到第一個(gè)字緩緩出現(xiàn)&…

如何利用TensorRT鏡像實(shí)現(xiàn)A/B測(cè)試不同的推理優(yōu)化策略 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)部署中，一個(gè)訓(xùn)練好的模型從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境，往往面臨“性能斷崖”——在開發(fā)機(jī)上運(yùn)行流暢的模型，一旦上線就出現(xiàn)延遲飆升、吞吐不足的問題。尤其是在圖像識(shí)別、語(yǔ)音交互等…

本人從事畢業(yè)論文設(shè)計(jì)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(jì)和撰寫時(shí)間。在單片機(jī)領(lǐng)域，參與設(shè)計(jì)51系列、STM32系列、Proteus仿真、JAVA上位機(jī)、Android Studio、物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信等千余套項(xiàng)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(chǎng)景？一臺(tái)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(bào)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€(gè)電機(jī)控制器在…

TensorRT鏡像用戶手冊(cè)：從安裝到部署的每一個(gè)關(guān)鍵步驟 在AI模型走向生產(chǎn)環(huán)境的過程中，一個(gè)令人頭疼的問題始終存在：為什么訓(xùn)練時(shí)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(gè)例。無(wú)論是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中毫秒級(jí)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(shí)時(shí)廣告投放等場(chǎng)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(jí)響應(yīng)生成預(yù)測(cè)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(duì)推理引擎…

打造高性能AI中臺(tái)：TensorRT鏡像作為底層引擎的優(yōu)勢(shì)分析 在當(dāng)今的AI工程實(shí)踐中，一個(gè)常見的尷尬場(chǎng)景是：模型在實(shí)驗(yàn)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(shí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，面對(duì)每秒數(shù)千…