Multisim電路仿真實(shí)戰(zhàn)：如何精準(zhǔn)掌控時(shí)序與參數(shù)？你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況？一個(gè)看似完美的電源設(shè)計(jì)，實(shí)物一上電就“炸管”；或者反饋環(huán)路在理論上穩(wěn)定無(wú)比，實(shí)測(cè)卻振蕩得像打擺子。問(wèn)題往往出在兩個(gè)地方&#…

國(guó)產(chǎn)化替代背景下，TensorRT是否仍是首選推理引擎？ 在智能制造車間的邊緣服務(wù)器上，一個(gè)實(shí)時(shí)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)正以每秒上百幀的速度處理高清圖像；在自動(dòng)駕駛車輛中，多路攝像頭數(shù)據(jù)同時(shí)流入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，要求模型在毫秒…

第6篇：核心模塊五——MCP：AI的“對(duì)外溝通橋梁” 上一篇我們講完了AI的“長(zhǎng)期記憶”——矢量存儲(chǔ)，讓AI能記住用戶偏好和歷史信息，服務(wù)更具個(gè)性化。但大家有沒(méi)有想過(guò)：就算AI有“大腦”“感官”“知識(shí)庫(kù)”和“記憶”，要是它沒(méi)法和外部工具配合，還是做不了很多事？比如你讓…

未來(lái)三年AI基礎(chǔ)設(shè)施趨勢(shì)：TensorRT會(huì)走向何方？ 在大模型浪潮席卷全球的今天，一個(gè)看似低調(diào)的技術(shù)組件正悄然決定著AI能否真正“落地”——推理延遲。無(wú)論你的LLM回答多聰明，如果用戶要等兩秒才能看到結(jié)果，體驗(yàn)就已經(jīng)崩了…

Kubernetes集群中部署TensorRT服務(wù)的最佳資源配置 在AI應(yīng)用日益普及的今天，從智能客服到自動(dòng)駕駛，再到實(shí)時(shí)視頻分析，用戶對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)速度的要求越來(lái)越高。一個(gè)看似簡(jiǎn)單的圖像分類請(qǐng)求，背后可能涉及復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型推理過(guò)程。如果…

微信公眾號(hào)漲粉秘籍：精準(zhǔn)觸達(dá)AI工程技術(shù)人員 在當(dāng)前 AI 技術(shù)快速落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題擺在許多技術(shù)團(tuán)隊(duì)面前：如何讓訓(xùn)練好的大模型在生產(chǎn)環(huán)境中真正“跑得快、扛得住、省資源”？尤其是在微信公眾號(hào)后臺(tái)的內(nèi)容推薦系統(tǒng)里&…

驅(qū)動(dòng)管理的隱形戰(zhàn)場(chǎng)：如何用 Driver Store Explorer 精準(zhǔn)掌控 Windows 驅(qū)動(dòng)庫(kù)存 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的情況？ 一臺(tái)剛做完系統(tǒng)鏡像的電腦，C盤莫名其妙少了500MB； 新設(shè)備插上去卻識(shí)別成“未知設(shè)備”，換驅(qū)動(dòng)也不管用&…

一、實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)目的和要求1、理解 Object 類的基礎(chǔ)地位及 toString ()、equals () 等核心方法的功能，熟練掌握其重寫規(guī)則；全面掌握包裝類的特性、基本數(shù)據(jù)類型與包裝類的轉(zhuǎn)換機(jī)制，以及 valueOf ()、parseXxx () 等常用方法的應(yīng)用。2、能在自定義…