如何用 nanopb 讓 STM32 通信又快又省——嵌入式開發(fā)者必須掌握的實戰(zhàn)技巧你有沒有遇到過這樣的場景？一個基于 STM32 的傳感器節(jié)點，通過 LoRa 或串口上報數(shù)據(jù)，每發(fā)一包 JSON 格式的報文都要占幾十甚至上百字節(jié)。電池壽命眼看著縮水&#xff0…

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大模型推理成本拆解：看看有多少浪費在未優(yōu)化環(huán)節(jié) 在今天的AI產(chǎn)品線上，一個看似簡單的“智能問答”功能背后，可能正悄悄燒著每小時數(shù)百元的GPU費用。更諷刺的是，這其中近一半的開銷，并非來自模型本身的復(fù)雜度&#xff0…

如何用TensorRT支持非Transformer架構(gòu)大模型？ 在自動駕駛系統(tǒng)中，一個基于3D U-Net的腫瘤分割模型需要在手術(shù)實時導(dǎo)航中完成亞秒級推理；在工業(yè)質(zhì)檢線上，搭載YOLOv7的視覺檢測設(shè)備必須在20毫秒內(nèi)識別出微米級缺陷。這些任務(wù)背后往往…

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大模型服務(wù)品牌建設(shè)：打造“極速派”技術(shù)標簽 在大模型落地應(yīng)用的浪潮中，一個尖銳的問題日益凸顯：為什么訓(xùn)練時表現(xiàn)驚艷的模型，一到線上就變得“笨重遲緩”？用戶問一個問題要等兩秒才出第一個字，客服場景下體…

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