開車時調(diào)個座椅加熱、切換自動泊車模式，背后其實是無數(shù)個汽車電子部件在”悄悄溝通”。你可能沒發(fā)現(xiàn)，十年前不同品牌的汽車，電子系統(tǒng)就像”雞同鴨講”——大眾的座椅控制模塊和寶馬的空調(diào)系統(tǒng)，底層邏輯完全不兼容；哪怕…

從寄存器開始，真正讀懂SSD1306 OLED驅(qū)動芯片你有沒有過這樣的經(jīng)歷？手里的OLED屏接上MCU，調(diào)用幾行庫函數(shù)，屏幕亮了——但一旦出問題，就只能靠“換線、換電源、重啟”三板斧硬扛。為什么圖像翻轉(zhuǎn)？為什么亮度忽…

驅(qū)動開發(fā)調(diào)試?yán)?amp;#xff1a;從零搭建 WinDbg Preview 調(diào)試環(huán)境你有沒有遇到過這樣的場景？辛辛苦苦寫完一個內(nèi)核驅(qū)動，部署到測試機上一加載，屏幕“啪”一下藍(lán)了——熟悉的Blue Screen of Death (BSOD)閃亮登場。而你手頭只有錯誤代碼0x00000…

基于screen的響應(yīng)式UI布局實戰(zhàn)：從嵌入式HMI到跨平臺適配你有沒有遇到過這樣的場景？開發(fā)好的界面在實驗室的工控屏上顯示完美，一拿到現(xiàn)場卻因為屏幕尺寸不同而錯位、文字被截斷；或者設(shè)備支持橫豎屏切換，但旋轉(zhuǎn)后按鈕堆疊…

大模型Token成本太高？試試TensorRT加速降低單位消耗 在大模型落地越來越普遍的今天，一個現(xiàn)實問題正擺在許多AI工程團(tuán)隊面前：推理成本太高了。尤其是當(dāng)企業(yè)部署像Llama-2-7B、Qwen或ChatGLM這類參數(shù)量達(dá)數(shù)十億的模型時，每生成一個T…

從零開始掌握交叉編譯：不只是“換個編譯器”那么簡單 你有沒有遇到過這樣的場景？寫好了代碼，興沖沖地想在開發(fā)板上跑一跑，結(jié)果發(fā)現(xiàn)那塊ARM板子連 gcc 都裝不上——要么空間不夠，要么根本沒源、沒法編譯。這時候&…

從零開始玩轉(zhuǎn) EGO1 開發(fā)板：Vivado 數(shù)字邏輯實戰(zhàn)全記錄你是不是也經(jīng)歷過這樣的時刻？數(shù)字邏輯課上，老師扔下一句“用 FPGA 做個計數(shù)器”，然后你就一頭扎進(jìn) Vivado，面對滿屏英文界面不知所措。下載驅(qū)動失敗、引腳配錯、按…

讓用戶的聲音真正影響產(chǎn)品走向：從推理優(yōu)化到反饋閉環(huán) 在自動駕駛汽車需要毫秒級響應(yīng)行人闖入的瞬間，或智能客服必須在百毫秒內(nèi)理解并回復(fù)用戶提問時，模型再先進(jìn)、參數(shù)再龐大，若推理延遲過高，一切皆為空談。今天&#x…