YOLO目標檢測API支持結(jié)果緩存，減少重復(fù)Token消耗 在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，一個常見的場景是：固定攝像頭持續(xù)拍攝同一車間、路口或倉庫區(qū)域。畫面內(nèi)容長時間幾乎不變——同樣的設(shè)備、同樣的背景、甚至相同的靜止車輛。然而，傳統(tǒng)的目標檢測…

本文基于 GitHub 的 workflow 話題，梳理了一批 Star 數(shù)排名靠前且與 AI 結(jié)合緊密的工作流項目。原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects-with-the-most-github-stars 提到工作流和…

YOLO模型部署Docker化：輕松管理GPU資源分配 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，一臺邊緣服務(wù)器同時運行著多個AI視覺任務(wù)——缺陷檢測、物料分類、安全帽識別。這些任務(wù)都依賴YOLO系列模型進行實時推理，但每當新模型上線，運維團隊就得提心…

TI C2000 CCS 代碼燒錄實戰(zhàn)指南：從連接失敗到一次成功的工程實踐 你有沒有遇到過這樣的場景？ 項目調(diào)試多日終于搞定邏輯，信心滿滿點擊“Download to Target”，結(jié)果彈出一串紅色錯誤：“ Target not responding ”&am…

YOLO TensorRT 加速實戰(zhàn)：讓推理速度再提升50% 在現(xiàn)代工業(yè)視覺系統(tǒng)中，一個常見的場景是：產(chǎn)線上攝像頭以每秒上百幀的速度采集圖像，質(zhì)檢模型需要在幾毫秒內(nèi)完成目標檢測并觸發(fā)剔除動作。一旦延遲超過閾值，瑕疵品就可能流…

YOLO模型訓(xùn)練中斷頻發(fā)？檢查你的GPU內(nèi)存是否足夠 在工業(yè)質(zhì)檢、自動駕駛和智能監(jiān)控等實際項目中，YOLO系列模型因其出色的實時性成為目標檢測的首選。然而，許多開發(fā)者都曾遭遇過這樣的尷尬：訓(xùn)練腳本剛跑起來沒多久，突然彈…

一、模塊安裝 1?? 創(chuàng)建工作目錄（推薦） mkdir ~/codex-work cd ~/codex-work建議單獨使用一個干凈目錄，避免 Codex 掃描到大量無關(guān)文件。2?? 安裝 Codex CLI sudo npm install -g openai/codex如果你本地 npm 權(quán)限已處理好，也可…

微服務(wù)提示工程總翻車？4個分布式場景的坑與避坑指南 ——從調(diào)用一致性到鏈路追蹤，解決LLM融入微服務(wù)的核心痛點 摘要/引言 當你把大語言模型（LLM）當作“魔法API”接入微服務(wù)時，有沒有遇到過這些崩潰瞬間&#xff1f…