YOLO目標(biāo)檢測(cè)在建筑工地的應(yīng)用：安全帽佩戴識(shí)別 在城市天際線不斷攀升的背后，無數(shù)建筑工人正冒著風(fēng)險(xiǎn)奮戰(zhàn)在高空與鋼筋水泥之間。據(jù)國(guó)家應(yīng)急管理部統(tǒng)計(jì)，高處墜落和物體打擊是建筑行業(yè)最主要的事故類型，而其中因未佩戴或不規(guī)范佩戴安…

從零上手：在 Kibana 中實(shí)戰(zhàn) Elasticsearch 核心操作 你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？日志堆積如山，排查問題像大海撈針；商品搜索不精準(zhǔn)，用戶一搜“耳機(jī)”出來一堆充電寶；監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分散各處，想看個(gè)趨勢(shì)…

PyTorch-CUDA-v2.6 鏡像中 Jupyter Lab 的啟用與插件擴(kuò)展實(shí)踐 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)開發(fā)中，一個(gè)穩(wěn)定、高效且開箱即用的環(huán)境往往決定了項(xiàng)目啟動(dòng)的速度和團(tuán)隊(duì)協(xié)作的質(zhì)量。尤其是在高校研究、初創(chuàng)公司快速驗(yàn)證或個(gè)人開發(fā)者探索新模型時(shí)，時(shí)間就是最大的成本。傳統(tǒng)…

巧用大數(shù)據(jù)領(lǐng)域 Hive 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗：從“數(shù)據(jù)垃圾場(chǎng)”到“黃金數(shù)據(jù)池”的魔法之旅 關(guān)鍵詞：Hive、數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)處理、ETL、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理、UDF 摘要：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“垃圾進(jìn)，垃圾出”（Garbage In, …

serialport數(shù)據(jù)緩沖區(qū)管理機(jī)制：如何讓串口通信不再丟包、粘包？你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？一個(gè)傳感器通過串口以每秒100幀的速度上報(bào)數(shù)據(jù)，你的程序剛開始還能正常解析，幾分鐘后突然開始丟幀，甚至整個(gè)系統(tǒng)卡死…

PyTorch-CUDA-v2.6 鏡像中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢查點(diǎn)保存的工程實(shí)踐 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，一次訓(xùn)練跑上幾天并不罕見。想象一下：你在一個(gè)云實(shí)例上訓(xùn)練一個(gè)大型 Transformer 模型，已經(jīng)跑了 78 個(gè) epoch，突然因?yàn)橘Y源搶占或網(wǎng)絡(luò)中斷導(dǎo)致任務(wù)終止—…

什么是 Multi-Agent System對(duì)于一個(gè)智能體而言，假如我們提供給其各種各樣的工具，包括處理日歷、郵件、搜索、翻譯等功能。但是當(dāng)我們運(yùn)行的輪數(shù)變多時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)以下問題：問題描述舉例🧠 認(rèn)知負(fù)擔(dān)過重工具太多&#x…

深入Cortex-M異常機(jī)制：當(dāng)NMI與HardFault狹路相逢你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？系統(tǒng)突然“死機(jī)”，調(diào)試器一連串報(bào)錯(cuò)，堆棧指針飄到了未知區(qū)域，而最終停在了HardFault_Handler里。你以為是內(nèi)存越界導(dǎo)致的訪問錯(cuò)誤&#xff0c…