從物理世界到數(shù)字大腦：模擬信號(hào)如何安全“走進(jìn)”單片機(jī)你有沒(méi)有想過(guò)，當(dāng)你用手機(jī)測(cè)體溫、戴手環(huán)監(jiān)測(cè)心率，或者讓智能音箱聽懂你的語(yǔ)音指令時(shí)，背后到底發(fā)生了什么？這些設(shè)備之所以能“感知”世界，靠的不是魔法…

v-for指令可以遍歷多種不同類型的數(shù)據(jù)，數(shù)組是較為常見的一種類型，當(dāng)然類型還可以是對(duì)象或數(shù)值。數(shù)組情況v-for"(item,index)in array"令遍歷一個(gè)對(duì)象時(shí)，遍歷的是對(duì)象自身所有可遍歷的屬性v-for"(value,name)in obj"value…

12.28日周報(bào) 一、文獻(xiàn)閱讀題目信息摘要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)框架1. ConvLSTM 單元結(jié)構(gòu)2. 編碼器-預(yù)測(cè)器模型 實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)一：Moving MNIST 數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)二：雷達(dá)回波數(shù)據(jù)集 結(jié)論不足與展望 一、文獻(xiàn)閱讀 題目信息 題目： 《Convolutional LSTM Network: A Mac…

科研機(jī)構(gòu)如何用TensorRT加速論文復(fù)現(xiàn)過(guò)程？ 在深度學(xué)習(xí)科研一線，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景：好不容易跑通了某篇頂會(huì)論文的開源代碼，加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)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(shí)驗(yàn)對(duì)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(shí)戰(zhàn) 在現(xiàn)代軟件開發(fā)中，AI編程助手早已不再是未來(lái)概念——從GitHub Copilot到通義靈碼，智能補(bǔ)全正深刻改變著編碼方式。但當(dāng)你在寫一段涉及核心業(yè)務(wù)邏輯的代碼時(shí)，是否曾猶豫過(guò)&#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(shí)代，越來(lái)越多的企業(yè)和開發(fā)者希望將強(qiáng)大的語(yǔ)言模型部署到本地或邊緣設(shè)備上——既能保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，又能實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)。但現(xiàn)實(shí)往往令人沮喪：哪怕是在高端消費(fèi)級(jí)顯…

動(dòng)態(tài)輸入長(zhǎng)度優(yōu)化：針對(duì)大模型Token變化的TensorRT策略 在當(dāng)前大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）廣泛應(yīng)用于對(duì)話系統(tǒng)、內(nèi)容生成和搜索推薦等場(chǎng)景的背景下，推理性能已成為決定服務(wù)體驗(yàn)與部署成本的核心因素。一個(gè)看似簡(jiǎn)單的用戶提問(wèn)——“今天天氣…

無(wú)需修改代碼：如何用TensorRT插件式接入現(xiàn)有AI系統(tǒng)？ 在當(dāng)今高并發(fā)、低延遲的AI服務(wù)場(chǎng)景中，一個(gè)常見的困境是：模型已經(jīng)訓(xùn)練得足夠準(zhǔn)確，業(yè)務(wù)邏輯也已穩(wěn)定運(yùn)行，但面對(duì)不斷增長(zhǎng)的請(qǐng)求量，推理性能卻成…