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说出来你可能不信,我最初对AI编程工具的态度是“嗤之以鼻”的。写了好几年代码,总觉得IDE里补全一下足够用了,AI写出来的东西大概率要返工。直到有次被一个项目逼到极限,同事直接甩给我一个TRAE AI的下载链接,让我“先…
阅读更多 →年前我接手一个带OTA升级的智能硬件项目,存储方案从裸指针写到环形缓冲,再到最后彻底切到LittleFS,这中间的坑足够写一篇长文了。很多人一聊嵌入式文件系统就想到FATFS或者SPIFFS,可一旦把掉电安全、磨损均衡、RAM占用这三个维度放…
阅读更多 →1. 这不是营销话术,而是真实存在的效率跃迁“嵌入式开发者的福音”——这标题乍看像某篇公众号推文的夸张标题党,但如果你正在用STM32写裸机驱动、在RTOS里反复调试任务调度延迟、为一个SPI时序偏差200ns而抓耳挠腮、或者刚被客户临时要求把原本跑FreeRT…
阅读更多 →机器视觉通用平台V5.0版本发行说明地址 了解更多 System.Windows.Controls 命名空间 | Microsoft Learn 控件库 - WPF .NET Framework | Microsoft Learn WPF 介绍 | Microsoft Learn 使用 Visual Studio 创建新应用教程 - WPF .NET | Microsoft Learn https://github.co…
阅读更多 →先说一件让人有点摸不着头脑的事。有研究团队拿出一个数学题,就一道题,反复喂给模型训练了上千步。按常理这事儿应该很快就练废了,一道题能有多少信息量?可结果是,模型的准确率一路涨,涨到接近用全部一万七千道题训练出来的效果的七成二。这不是巧合,也…
阅读更多 →刚拿到Atlas 300V 24G这块卡的时候,我第一反应也是——这不就是一块显存比较大的“图像处理卡”吗?直到把YOLO模型完整跑完一遍,才真正搞明白它和普通GPU加速卡的区别。这篇文章不整虚的,就围绕两个实际问题展开:Atlas…
阅读更多 →先问你一个问题。如果你要训练一个AI模型写深度研究报告,怎么判断它写得好不好?数学题有标准答案,代码题能跑测试用例,可一篇论文该不该给9分还是7分,谁说了算?过去几年,大模型圈子里流行的做法…
阅读更多 →上一篇讲完了挖掘平台的架构骨架,从这篇开始填血肉。平台拿到采集数据后做的第一件事是「抽帧」——把视频形态的 clip 变成一张张图片。为什么必须做这一步?因为下游所有能力都是「认图不认视频」的:VLM 推理要喂图片,Embedding …
阅读更多 →先给结论:Atlas 300V 24G确实是一张“运算加速卡”,但你要是拿它当普通图形卡用,就完全理解偏了。它是一张面向AI推理场景的加速卡,最近“atlas部署yolo”这么热,主要还是因为这卡性价比够看、国产化适配到位ÿ…
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