摘要：本文將撕開多模態(tài)視頻理解的技術(shù)面紗，從零手寫一個(gè)支持時(shí)序建模、跨模態(tài)對(duì)齊、大規(guī)模訓(xùn)練的視頻-文本對(duì)齊模型。不同于靜態(tài)圖文CLIP，我們將完整實(shí)現(xiàn)3D卷積時(shí)序編碼、SlowFast雙路徑、幀間注意力等核心模塊，結(jié)合難負(fù)樣本視頻挖…

用PWM波形“調(diào)音”WS2812B：讓每一顆LED都聽指揮你有沒有遇到過這種情況？精心寫好的彩虹漸變程序，燒進(jìn)STM32或ESP32后，燈帶卻像喝醉了一樣——顏色錯(cuò)亂、閃爍跳幀，甚至從中間開始整條“罷工”。別急著換電源、換線、換芯…

用TensorRT鏡像跑通百億參數(shù)模型，只需一塊消費(fèi)級(jí)GPU 在一張 RTX 3090 上運(yùn)行 Llama-2-70B，聽起來像是天方夜譚？幾年前確實(shí)如此。但今天，借助 NVIDIA 的 TensorRT 和官方優(yōu)化的容器鏡像，這不僅可行，而且已經(jīng)…

短視頻內(nèi)容審核自動(dòng)化：TensorRT加速視覺語言模型 在如今的短視頻時(shí)代，每天有數(shù)億分鐘的新視頻涌入主流平臺(tái)。面對(duì)如此海量的內(nèi)容，人工審核早已不堪重負(fù)——不僅成本高昂，更無法滿足實(shí)時(shí)性與覆蓋率的要求。于是，自動(dòng)化內(nèi)…

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)代汽車電子系統(tǒng)中，診斷不再只是“讀故障碼”那么簡單。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…

本文通俗解析大語言模型(LLM)工作原理，揭示AI本質(zhì)是通過海量數(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)合向量嵌入理解語義、Transformer架構(gòu)分析上…