12.28日周報 一、文獻閱讀題目信息摘要創(chuàng)新點網(wǎng)絡框架1. ConvLSTM 單元結構2. 編碼器-預測器模型 實驗實驗一：Moving MNIST 數(shù)據(jù)集實驗二：雷達回波數(shù)據(jù)集 結論不足與展望 一、文獻閱讀 題目信息 題目： 《Convolutional LSTM Network: A Mac…

科研機構如何用TensorRT加速論文復現(xiàn)過程？ 在深度學習科研一線，你是否經(jīng)歷過這樣的場景：好不容易跑通了某篇頂會論文的開源代碼，加載預訓練權重后卻發(fā)現(xiàn)推理一張圖像要幾十毫秒；想做一輪消融實驗對比不同模塊的效果&a…

編程助手本地化部署：VS Code插件TensorRT模型實戰(zhàn) 在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，AI編程助手早已不再是未來概念——從GitHub Copilot到通義靈碼，智能補全正深刻改變著編碼方式。但當你在寫一段涉及核心業(yè)務邏輯的代碼時，是否曾猶豫過&#x…

本地部署大模型不再卡頓：基于TensorRT的輕量化方案 在如今的大模型時代，越來越多的企業(yè)和開發(fā)者希望將強大的語言模型部署到本地或邊緣設備上——既能保護數(shù)據(jù)隱私，又能實現(xiàn)低延遲響應。但現(xiàn)實往往令人沮喪：哪怕是在高端消費級顯…

動態(tài)輸入長度優(yōu)化：針對大模型Token變化的TensorRT策略 在當前大規(guī)模語言模型（LLM）廣泛應用于對話系統(tǒng)、內(nèi)容生成和搜索推薦等場景的背景下，推理性能已成為決定服務體驗與部署成本的核心因素。一個看似簡單的用戶提問——“今天天氣…

無需修改代碼：如何用TensorRT插件式接入現(xiàn)有AI系統(tǒng)？ 在當今高并發(fā)、低延遲的AI服務場景中，一個常見的困境是：模型已經(jīng)訓練得足夠準確，業(yè)務邏輯也已穩(wěn)定運行，但面對不斷增長的請求量，推理性能卻成…

從零開始搭建STM32開發(fā)環(huán)境：Keil4安裝與實戰(zhàn)避坑指南 你是不是也曾對著電腦屏幕發(fā)愁——買好了STM32最小系統(tǒng)板，焊好了電路，結果第一步“裝開發(fā)環(huán)境”就卡住了？ 別急，這幾乎是每個嵌入式新手都會踩的坑。而今天我們要…

LVGL移植實戰(zhàn)：手把手教你打通TFT控制器顯示鏈路你有沒有遇到過這樣的場景？LVGL界面邏輯寫得飛起，控件、動畫、事件回調(diào)樣樣到位，結果一燒錄——屏幕要么黑屏、要么花屏、要么刷新卡成PPT。別急，問題大概率出在底層顯示…