推動標準制定：參與AI推理優(yōu)化相關行業(yè)規(guī)范起草 在當今AI模型加速落地的浪潮中，一個現實問題日益凸顯：訓練階段表現優(yōu)異的深度學習模型，一旦進入生產環(huán)境，往往“水土不服”——推理延遲高、吞吐量低、資源消耗大。這種…

手把手教你漢化 STM32CubeMX：從零開始打造中文界面你有沒有在第一次打開STM32CubeMX時，面對滿屏的英文菜單和配置項感到頭大？“Clock Configuration”、“NVIC Settings”、“GPIO Mode”……這些術語對老手來說可能習以為常，但對…

開源大模型火了，但你真的會高效部署嗎？TensorRT了解一下 在大模型如 LLaMA、ChatGLM 和 Qwen 等不斷“出圈”的今天，越來越多團隊開始嘗試將這些龐然大物接入實際業(yè)務。然而，很多人踩過這樣一個坑：模型訓練完一跑&…

從HuggingFace模型到生產級API：TensorRT全流程實戰(zhàn) 在今天的AI服務場景中，一個常見挑戰(zhàn)是：我們能在HuggingFace上輕松下載一個效果驚艷的BERT或LLaMA模型，但一旦部署上線，卻發(fā)現響應慢、吞吐低、GPU顯存爆滿——用戶等…

多語言支持方案：為不同地區(qū)用戶提供定制化鏡像 在全球化浪潮下，AI 應用早已不再局限于單一市場。從東南亞的語音助手到中東的智能客服，用戶對本地化體驗的要求越來越高——不僅要“能聽懂”，還要“快響應”、“低功耗”。然而&…

引言在人工智能與機器學習領域，數據是驅動模型性能提升的核心要素。傳統(tǒng)監(jiān)督學習依賴大量人工標注數據構建輸入與標簽之間的映射關系，在圖像分類、自然語言處理等任務中取得了顯著成就。然而，人工標注過程存在成本高、周期長、覆蓋范圍有限等…

awk文本處理練習1、檢測兩臺服務器指定目錄下的文件一致性2、定時清空文件內容，定時記錄文件大小3、檢測網卡流量，并按規(guī)定格式記錄在日志中4、計算文檔每行出現的數字個數，并計算整個文檔的數字總數5、監(jiān)測 Nginx 訪問日志 502 情況&#xf…

良功繪圖網站 (https://www.lghuitu.com ) 在現代企業(yè)運營中，部門協作效率直接影響業(yè)務推進速度和成果質量。隨著企業(yè)規(guī)模擴大、業(yè)務流程日趨復雜，跨部門協作中的職責模糊、流程卡頓、溝通成本高企等問題逐漸凸顯。而泳道圖（又稱跨職能流程圖…