手把手教你用Keil uVision5搞定STM32的CAN通信：工控實(shí)戰(zhàn)從零開(kāi)始你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？在搭建一個(gè)工業(yè)控制系統(tǒng)時(shí)，多個(gè)設(shè)備之間需要實(shí)時(shí)交換數(shù)據(jù)——電機(jī)狀態(tài)、傳感器讀數(shù)、控制指令……傳統(tǒng)的串口或I/O線纜越接越多，布線混亂…

推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)制定：參與AI推理優(yōu)化相關(guān)行業(yè)規(guī)范起草 在當(dāng)今AI模型加速落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題日益凸顯：訓(xùn)練階段表現(xiàn)優(yōu)異的深度學(xué)習(xí)模型，一旦進(jìn)入生產(chǎn)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(kāi)始打造中文界面你有沒(méi)有在第一次打開(kāi)STM32CubeMX時(shí)，面對(duì)滿屏的英文菜單和配置項(xiàng)感到頭大？“Clock Configuration”、“NVIC Settings”、“GPIO Mode”……這些術(shù)語(yǔ)對(duì)老手來(lái)說(shuō)可能習(xí)以為常，但對(duì)…

開(kāi)源大模型火了，但你真的會(huì)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(lái)越多團(tuán)隊(duì)開(kāi)始嘗試將這些龐然大物接入實(shí)際業(yè)務(wù)。然而，很多人踩過(guò)這樣一個(gè)坑：模型訓(xùn)練完一跑&…

從HuggingFace模型到生產(chǎn)級(jí)API：TensorRT全流程實(shí)戰(zhàn) 在今天的AI服務(wù)場(chǎng)景中，一個(gè)常見(jiàn)挑戰(zhàn)是：我們能在HuggingFace上輕松下載一個(gè)效果驚艷的BERT或LLaMA模型，但一旦部署上線，卻發(fā)現(xiàn)響應(yīng)慢、吞吐低、GPU顯存爆滿——用戶等…

多語(yǔ)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(yīng)用早已不再局限于單一市場(chǎng)。從東南亞的語(yǔ)音助手到中東的智能客服，用戶對(duì)本地化體驗(yàn)的要求越來(lái)越高——不僅要“能聽(tīng)懂”，還要“快響應(yīng)”、“低功耗”。然而&…

引言在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)模型性能提升的核心要素。傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)構(gòu)建輸入與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系，在圖像分類、自然語(yǔ)言處理等任務(wù)中取得了顯著成就。然而，人工標(biāo)注過(guò)程存在成本高、周期長(zhǎng)、覆蓋范圍有限等…

awk文本處理練習(xí)1、檢測(cè)兩臺(tái)服務(wù)器指定目錄下的文件一致性2、定時(shí)清空文件內(nèi)容，定時(shí)記錄文件大小3、檢測(cè)網(wǎng)卡流量，并按規(guī)定格式記錄在日志中4、計(jì)算文檔每行出現(xiàn)的數(shù)字個(gè)數(shù)，并計(jì)算整個(gè)文檔的數(shù)字總數(shù)5、監(jiān)測(cè) Nginx 訪問(wèn)日志 502 情況&#xf…