OpenAMP實(shí)現(xiàn)CPU間數(shù)據(jù)共享：工業(yè)自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)全解析在現(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)中，我們經(jīng)常遇到一個(gè)棘手的問題——Linux系統(tǒng)無法滿足硬實(shí)時(shí)控制需求。比如你寫了一個(gè)PID控制器，跑在Cortex-A核心上，卻發(fā)現(xiàn)電機(jī)響應(yīng)總是“慢半拍”，…

深度拆解Multisim 14.0“主數(shù)據(jù)庫缺失”之謎：從原理到實(shí)戰(zhàn)的完整解決方案 你有沒有遇到過這樣的場景？—— 滿懷期待地裝好Multisim 14.0，雙擊啟動(dòng)，界面出來了，可左側(cè)元件欄卻一片空白；想放個(gè)電阻&#xf…

FDCAN錯(cuò)誤處理機(jī)制實(shí)戰(zhàn)指南：從計(jì)數(shù)器到自動(dòng)恢復(fù)的完整設(shè)計(jì)路徑在工業(yè)自動(dòng)化、新能源汽車和智能駕駛系統(tǒng)中，CAN總線早已不是簡單的通信通道——它是一條承載著安全與穩(wěn)定的生命線。而隨著FDCAN（Flexible Data-rate CAN）逐步取代傳統(tǒng)…

你提到在 arXiv 上搜索 “market making” 有 3400 篇論文，想快速： 定義研究范疇（什么是“做市”？）識(shí)別經(jīng)典/高質(zhì)量論文過濾掉水文（低質(zhì)量、重復(fù)、無實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)）用 AI 工具高效完成上述任務(wù) 下面…

PyTorch-CUDA-v2.6鏡像內(nèi)置了哪些常用深度學(xué)習(xí)庫？ 在如今的AI研發(fā)現(xiàn)場，一個(gè)常見的場景是：新成員入職第一天，滿懷熱情地準(zhǔn)備復(fù)現(xiàn)論文模型，結(jié)果卡在環(huán)境配置上整整三天——“l(fā)ibcudart.so 找不到”、“PyTorch 和 CUDA 版…

企業(yè)級(jí)AI開發(fā)環(huán)境搭建：基于PyTorch-CUDA-v2.6鏡像的實(shí)踐 在當(dāng)今深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目快速迭代的背景下，一個(gè)穩(wěn)定、高效且可復(fù)用的開發(fā)環(huán)境已成為企業(yè)推進(jìn)AI落地的核心競爭力?，F(xiàn)實(shí)中，許多團(tuán)隊(duì)仍被“環(huán)境不一致”“依賴沖突”“GPU無法識(shí)別”等問題拖…

手把手教你配置 Kibana 連接 Elasticsearch：從零搭建可視化分析平臺(tái)你有沒有遇到過這樣的場景？服務(wù)器日志堆積如山，卻只能靠grep和tail -f一行行翻找；業(yè)務(wù)指標(biāo)散落在各個(gè)系統(tǒng)里，每次匯報(bào)都要手動(dòng)拼湊數(shù)據(jù)表&#xff1b…

PyTorch-CUDA-v2.6鏡像中實(shí)現(xiàn)Label Smoothing提升分類精度 在深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際訓(xùn)練過程中，我們常常會(huì)遇到這樣一種現(xiàn)象：模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率一路飆升，損失持續(xù)下降，但一到驗(yàn)證集就“露餡”——泛化能力差、過擬合嚴(yán)重。尤其是在…