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开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-18 18:35

《突破性能瓶颈，用 Rust + WASM 实现浏览器端FFT加速300%实战》

传统JavaScript的FFT计算在万级数据点时就会引发严重卡顿，但今天我们将用**Rust+WebAssembly**的组合拳，在浏览器中实现**零依赖、300%加速的傅里叶变换**。

煜bart·2025-03-18 12:29

TLSR8355F128芯片特色解析

强大的处理能力：搭载RISC-V32-bit处理器，主频可达96MHz，并带有DSPExtension和FPU，能够快速处理各种复杂的任务，为物联网设备提供高效的运算支持。同时，512KB的SR

番茄老夫子·2025-03-18 11:16

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人——前电力稽查工程师的隐蔽战场纪实4.1租约里的隐藏税上海某城中村的调查报告触目惊心：67%的隔断房存在电表加速现象，普通单间月耗电量竟高达

m0_65737849·2025-03-18 10:00

QT6在线安装加速

以下提供一个可以加速的方案，无需使用加速度、Nginx等。操作步骤以下步骤以Macos为例，其他系统类似。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:58

用户模块——redis工具类

在开发中，我们经常使用Redis来加速数据读取，减轻数据库压力，提升应用性能。1.2为什么要使用Redis工具类？在实际开发中，

ktkiko11·2025-03-18 09:25

SMT贴片加工核心技术突破与实践

内容概要在电子制造行业加速向智能化转型的背景下，SMT贴片加工企业的技术革新正成为产业升级的关键驱动力。

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

openEuler 24.03 LTS发布，加速库UADK迎来重要更新

openEuler加速库也迎来了重要更新。本文将带各位读者详细了解openEuler加速库SIG【1】的重要组件UADK的能力，价值和发展状态。1.UADK的起源和能力UADK，全称为用户态硬件加

openEuler社区·2025-03-18 07:08

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

关于Direct3D12视频编码在Windows11（WDDM3.0）之前，DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口（API和DDI），以支持多个视频应用程序的GPU加速，包括视频解码、视频处理和运动估计

程序员王马·2025-03-18 07:38

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。

zhz5214·2025-03-18 02:56

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

粉笔战略布局加速技术商业化进程

继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管

·2025-03-18 00:02

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。

HR Zhou·2025-03-17 23:06

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

使用GPU加速MATLAB代码？

如果有片海·2025-03-17 22:26

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

Pytorch Dataloader入门

L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本，能够加速训练

gy-7·2025-03-17 21:16

TK矩阵系统的软件服务

TikTok矩阵系统是一种旨在高效管理多个账户、提升内容曝光、增强互动和加速推广的技术工具。以下是该系统提供的主要功能和技术服务：1.多账户集中管理TikTok矩阵系统允许用户集中管理多个账户。

m0_74891046·2025-03-17 18:54

Cesium：开源的三维地球可视化引擎

特点：a.高性能：Cesium利用GPU加速和流式处理技术，能够处理大规模的地理数据，并实时渲染出逼真的三维地球场景。b.开放性：Cesium是一个开源项目

ZD1·2025-03-17 16:13

Cesium在三维模型中的应用

Cesium在三维模型中的应用Cesium简介Cesium介绍Cesium是一个跨平台,跨浏览器的展示三维地球和地图的javascript库Cesium使用WebGL来进行硬件加速图形,使用时不需要任何插件支持

IT邦少·2025-03-17 16:09

数字新基建浪潮下：5G时代项目管理工具选型指南

随着数字化时代的加速推进，数字新基建浪潮正以前所未有的力量重塑着各个行业。在这股浪潮中，5G技术的广泛应用成为了关键驱动力。

·2025-03-17 15:11

前端数据模拟利器 Mock.js 深度解析

https://github.com/ccy-233/coder2retire前端数据模拟利器Mock.js深度解析一、Mock.js核心价值1.1为何需要数据模拟前后端并行开发加速接口文档驱动开发异常场景模拟测试演示环境数据构造

2501_91133317·2025-03-17 12:15

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

国产芯片替代方案：解析沁恒USB桥接芯片转四串/双串/单串口

沁恒国产USB桥接芯片：高兼容性方案加速国产化替代随着USB通信接口在工业控制、消费电子、智能设备等领域的广泛应用，国产芯片厂商沁恒微电子（WCH）推出了一系列高性能USB转串口芯片，以高集成度、低成本

禾川兴 13242400688·2025-03-17 11:03

苹果签名的战略价值：解析六大核心优势与商业赋能逻辑

一、突破AppStore审核壁垒，加速产品验证苹果签名最核心的优势在于规避冗长审核流程。根据2023年统计，AppStore平均审核周期为24小时，首次提交通

·2025-03-17 10:27

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章重构 IT 团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲案例驱动的IT团队管理：创新与突破之路第一章重构IT团队管理：从传统到创新-1.1.1技术迭代加速与人才断层1.技术迭代加速的现状与影响1.1技术迭代速度的

言析数智·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

Ubuntu安装docker-compose-plugin报错“无法定位软件包”终极解决方案

摘要：本文针对Ubuntu系统中安装docker-compose-plugin时出现的E:无法定位软件包错误，提供两种解决方案——官方源修复与国内镜像源替换法，并附赠镜像加速配置技巧。

川星弦·2025-03-17 07:06

金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）

这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算

闲人编程·2025-03-17 06:24

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

一、框架概述MindSpore（昇思）是华为自主研发的全场景AI计算框架，于2020年3月开源，旨在实现易开发、高效执行、灵活部署三大核心目标。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界

本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.

lmtealily·2025-03-17 04:36

【模块化编程】数据标签转独热编码

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数

十二月的猫·2025-03-16 23:04

颠覆传统开发！诚邀您加入AI Dev Engineer计划！

从Copilot到ChatGPT，AI正在帮助开发者加速代码编写、优化逻辑、修复bug。

北堂飘霜·2025-03-16 15:30

SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka

一、环境介绍【1】ApacheAvro1.8；【2】SpringKafka1.2；【3】SpringBoot1.5；【4】Maven3.5；4.0.0com.codenotfoundspring-kafka-avro0.0.1

m0_74823408·2025-03-16 14:28

手把手教你学AUTOSAR（8.2）--AUTOSAR 组件的配置与集成

组件的配置与集成1.AUTOSAR组件概述2.配置与集成的主要步骤2.1系统设计2.2组件配置2.3组件集成3.工具支持3.1VectorDaVinciDeveloper3.2ETASINTECRIO3.3dSpaceSystemDesk3.4MentorGraphicsVolcanoVSA3.5ElektrobitEBtresos4

小蘑菇二号·2025-03-16 13:51

2025年移动端技术探索-DeepSeek这么说

移动端方向整个24年最大的需求量是鸿蒙，2024年被称为“原生鸿蒙关键年”，华为联合头部企业（如中国移动、美团、百度等）加速构建独立生态，预计2024

轻口味·2025-03-16 12:40

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

性能2-科学计算中的日志记录：调试、性能与信任

如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它，那该多好？虽然我不是科学家，而是一名软件工程师，但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案：日志记录，特别是我

李星星BruceL·2025-03-16 10:27

如何选择显卡（202408）

2.加速图形

=PNZ=BeijingL·2025-03-16 08:41

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来.

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-16 04:20

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任

绿算技术·2025-03-16 02:28

DPU的架构：模块化与可扩展性

2.处理核心模块包括多个ARM核心和专用加速核心，用于处理控制平面和数据平面任务。3.硬件加速模块包括网络加速引擎、存储加速引擎、加密引擎等，用于加速特定任务。

绿算技术·2025-03-16 02:58

数据处理的革命性引擎

DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器，正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。接下来，由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。