JavaScript 核心知識點筆記（數(shù)組方法 DOM 事件） 一、JavaScript 數(shù)組核心方法 數(shù)組是 JS 中存儲有序數(shù)據(jù)的核心結(jié)構(gòu)，其方法可分為「不修改原數(shù)組」和「修改原數(shù)組」兩類，以下是高頻方法的詳細解析： （一&a…

手把手教你用Keil uVision5搞定STM32的CAN通信：工控實戰(zhàn)從零開始你有沒有遇到過這樣的場景？在搭建一個工業(yè)控制系統(tǒng)時，多個設備之間需要實時交換數(shù)據(jù)——電機狀態(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…

推動標準制定：參與AI推理優(yōu)化相關(guān)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(xiàn)實問題日益凸顯：訓練階段表現(xiàn)優(yōu)異的深度學習模型，一旦進入生產(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(shù)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(chǎn)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(xiàn)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(lǐng)域，數(shù)據(jù)是驅(qū)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(shù)據(jù)構(gòu)建輸入與標簽之間的映射關(guān)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…