城市大腦交通調(diào)度：TensorRT支撐的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型集群 在城市主干道的高峰期，一個(gè)路口的信號(hào)燈若能提前30秒感知到即將形成的擁堵并動(dòng)態(tài)調(diào)整配時(shí)方案，整條道路的通行效率可能提升20%以上。這樣的場(chǎng)景不再是科幻，而是“城市大腦”正在…

稀疏化模型 TensorRT：下一代高效推理的雙劍合璧 在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)需要毫秒級(jí)響應(yīng)、推薦引擎每秒處理百萬(wàn)級(jí)請(qǐng)求、智能攝像頭集群實(shí)時(shí)分析視頻流的今天，深度學(xué)習(xí)推理早已不再是“能跑就行”的簡(jiǎn)單任務(wù)。面對(duì)不斷膨脹的模型規(guī)模與嚴(yán)苛的部署約束&#x…

深入掌握 uds28 服務(wù)：基于 CANoe 的實(shí)戰(zhàn)仿真與工程應(yīng)用在現(xiàn)代汽車(chē)電子系統(tǒng)中，診斷不再只是“讀故障碼”那么簡(jiǎn)單。隨著 ECU 數(shù)量激增、通信負(fù)載加重，如何在關(guān)鍵操作時(shí)精準(zhǔn)控制通信行為，成為提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全性的核心課題。其中…

本文通俗解析大語(yǔ)言模型(LLM)工作原理，揭示AI本質(zhì)是通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的"超級(jí)概率計(jì)算器"，核心是預(yù)測(cè)下一個(gè)Token。大模型經(jīng)歷預(yù)訓(xùn)練(海量閱讀)、微調(diào)(學(xué)會(huì)對(duì)話)、推理(實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用)三階段，結(jié)合向量嵌入理解語(yǔ)義、Transformer架構(gòu)分析上…

文章目錄前言1. 安裝Portainer1.1 訪問(wèn)Portainer Web界面2. 使用Portainer創(chuàng)建Nginx容器3. 將Web靜態(tài)站點(diǎn)實(shí)現(xiàn)公網(wǎng)訪問(wèn)4. 配置Web站點(diǎn)公網(wǎng)訪問(wèn)地址4.1公網(wǎng)訪問(wèn)Web站點(diǎn)5. 固定Web靜態(tài)站點(diǎn)公網(wǎng)地址6. 固定公網(wǎng)地址訪問(wèn)Web靜態(tài)站點(diǎn)前言 Portainer 是一款容器管理工具，…

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(tīng)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(jiàn)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…