從車間到屏幕：如何用邊緣服務(wù)器打通HMI數(shù)據(jù)動(dòng)脈？你有沒有遇到過這樣的場景？一條產(chǎn)線集成了西門子PLC、ABB變頻器、國產(chǎn)溫控模塊和一堆第三方I/O，每臺設(shè)備通信協(xié)議不同，而你的HMI卻要實(shí)時(shí)顯示所有狀態(tài)——結(jié)果畫面卡頓、…

模型拆分與流水線并行：TensorRT Multi-GPU部署詳解 在當(dāng)今AI模型日益龐大的背景下，一個(gè)130億參數(shù)的語言模型可能無法裝入單張消費(fèi)級顯卡的顯存，而實(shí)時(shí)視頻分析系統(tǒng)又要求每秒處理上百幀畫面——這種“既要大模型、又要低延遲”的矛盾&#xf…

在Keil MDK 5.06環(huán)境下構(gòu)建輕量級多任務(wù)調(diào)度器：從零實(shí)現(xiàn)與實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化當(dāng)嵌入式系統(tǒng)“忙不過來”時(shí)，我們該怎么辦？你有沒有遇到過這樣的場景？一個(gè)STM32項(xiàng)目里既要讀傳感器、又要處理串口命令、還得刷新LCD屏幕、偶爾還要閃一下LED做狀…

藍(lán)綠發(fā)布與灰度上線：TensorRT服務(wù)更新的安全姿勢 在AI模型頻繁迭代的今天，線上推理服務(wù)的每一次更新都像是一場“高空走鋼絲”——既要快速交付新功能，又要確保千萬用戶不會(huì)因?yàn)橐淮尾渴鹗д`而遭遇卡頓、錯(cuò)誤甚至服務(wù)中斷。尤其是在推薦系統(tǒng)、…

第5篇：核心模塊四——矢量存儲：AI的“長期記憶” 上一篇我們講完了AI的“超級知識庫”——搜索增強(qiáng)，讓AI能實(shí)時(shí)對接外部海量信息，解決“肚子里沒貨”的問題。但大家有沒有發(fā)現(xiàn)另一個(gè)問題：如果AI每次遇到相同的問題都要重新查“知識庫”，是不是很浪費(fèi)時(shí)間？比如你之前跟智…

用 HBuilderX 一鍵下載完整示例，打造高效穩(wěn)定的模擬課堂環(huán)境你有沒有遇到過這樣的場景？一節(jié)前端開發(fā)實(shí)訓(xùn)課開始前，老師站在講臺上喊：“同學(xué)們先把開發(fā)工具裝好，Node.js 裝了嗎？HBuilderX 下載了嗎&#xff…

SLA服務(wù)等級協(xié)議范本：建立可信可靠的商業(yè)形象 在當(dāng)今AI驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，客戶對智能服務(wù)的期待早已超越“能用”——他們要求的是始終快速響應(yīng)、永不中斷、表現(xiàn)可預(yù)測的服務(wù)體驗(yàn)。無論是電商平臺的實(shí)時(shí)推薦、金融系統(tǒng)的欺詐檢測，還是工業(yè)場景…

從零開始玩轉(zhuǎn)Proteus：點(diǎn)亮第一顆LED，開啟你的仿真之旅你有沒有過這樣的經(jīng)歷？手握開發(fā)板，焊好電路，燒錄程序——結(jié)果燈不亮。查電源、看接線、測電壓……一圈下來，才發(fā)現(xiàn)是LED接反了。如果有一種方法&#x…