TensorRT推理加速

智慧停车场系统（源码+文档+部署+讲解）

引言随着城市化进程的加速，停车难问题日益突出。智慧停车场系统通过数字化手段，为停车场提供了一个高效、智能的管理平台，从而提升停车管理的效率和用户体验。
·2025-02-21 10:55

【转载】我们不可能永远都在救火 ——Scrum中技术债务“偿还”指南

技术债务是指开发人员为了加速软件开发，在应该采用最佳方案时进行了妥协，改用了短期内能加速软件开发的方案，以至于未来给自己带来额外的开发负担。
糯米藕片·2025-02-21 10:50

系统架构设计基础

软件架构作用：1）项目干系人进行交流的手段2）可传递和复用的模型，通过研究软件架构可预测软件的质量3）使推理和控制的更改更加简单，有助于循序渐进的原型设计阶段作用和意义需求分析阶段软件需求模型到软件架构模型转换关注的问题
xuegao0807·2025-02-21 09:45

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

近期，58同城AILab推出了一项重要的技术革新——基于Istio的云原生网关深度学习推理平台。本文将从技术角度深入解析这一创新实践，探讨其架构设计、应用效果以及未来发展方向。
ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

DeepSeek赋能智慧文旅：新一代解决方案，重构文旅发展的底层逻辑

DeepSeek作为一款前沿的人工智能大模型，凭借其强大的多模态理解、知识推理和内容生成能力，正在重构文旅产业的发展逻辑，推动行业从传统的经验驱动向数据驱动、从人力密集型向智能协同型转变。
百家方案·2025-02-21 07:00

普通人如何用DeepSeek实现认知突围：2025年AI助手的全场景应用指南

目录一、认知革命：重新定义AI助手的能力边界二、学习效能倍增器：构建个人知识管理系统2.1知识获取阶段2.2知识内化阶段2.3知识输出阶段三、职业发展加速器：从技能提升到价值变现3.1技能跃迁路径3.2
try-hz·2025-02-21 07:27

Deepseek整合SpringAI

Deepseek：高性能的深度学习推理框架，用
java技术小馆·2025-02-21 03:41

centos8.0 docker ngnix

问题1：镜像拉取不下来，用DAO云加速器问题2：ngnix镜像不能运行，无法检索OCI运行时错误，更新包yumupdatelibseccomp问题3：dockerrun-v目录有ngninx.conf或
期待着2013·2025-02-21 03:40

马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何

（有待继续观察）作为x.AI精心打造的新型聊天机器人，Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋，面对复杂问题时，能够凭借严密逻辑抽丝剥茧，给出精准解答。
数据分析能量站·2025-02-21 03:39

DeepSeek智能测试助手：分类+推理+导出一站式工具

前言测试开发工程师在日常工作中需要处理大量测试文档，并且这些文档需要被高效分类、清洗和管理，同时结合强大的AI推理能力（如DeepSeek模型）进行智能化处理和分析。
Python测试之道·2025-02-21 02:29

本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高？

但要在家里开这种“巨无霸”，可不是闹着玩的：光是推理就对硬件提出了非常高的要求。这篇文章将大致拆解一下，如果真想在个人电脑上运行DeepSeek-R1，可能需
·2025-02-21 02:13

23. AI-概述

ArtificialIntelligence，人工智能）1.简介  AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能系统，使其能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、推理
真上帝的左手·2025-02-20 22:58

决战毫秒间！火山引擎联合奇游，竞技游戏快人一步

，常常会带来下载困难的问题，海量玩家在集中时间段涌入，会造成游戏平台下载带宽迅速飙升，导致玩家遭遇下载慢、下载报错的困扰，而诸如游戏下载缓慢、对战不稳定易掉线、高延迟、丢包等困扰，都可以通过专业的游戏加速服务解决
·2025-02-20 21:58

OpenAI揭示o3的推理过程，以弥合与DeepSeek-R1的差距

正如该公司在其X帐号上所宣布的那样，其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链（CoT）跟踪的更详细版本。此前，OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述，这使
c++服务器开发·2025-02-20 21:18

国鑫DeepSeek 671B本地部署方案：以高精度、高性价比重塑AI推理新标杆

而且基于企业对数据安全、网络、算力的更高需求，模型本地化部署的需求日益增长，如何在有限预算内实现高效、精准的AI推理能力，成为众多企业的核心诉求。
Gooxi国鑫·2025-02-20 20:17

SMT贴片治具关键设计要素与制造工艺探析

内容概要随着电子产品向微型化、高集成化方向加速发展，SMT贴片治具作为高密度PCB组装的核心工艺装备，其设计与制造质量直接影响贴装精度与生产效率。
安德胜SMT贴片·2025-02-20 20:13

DeepSeek爆火背后：AI如何助力GIS发展

2025年的春节，一款名为DeepSeek的AI工具以“推理能力超群”“性价比碾压巨头”的标签火遍全网：日活用户突破3000万，微信搜索接入其长思考模式，三大电信运营商全面部署其开源框架。
GIS前端嘉欣·2025-02-20 18:22

数学推理中在推理规模化下检查假阳性解

语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而，大多数基准测试依赖于自动评估方法，这些方法仅使用启发式方法比较最终答案，而不验证底层推理步骤。
硅谷秋水·2025-02-20 17:18

可以展示推理过程

而且针对Deepseek还能展示思考推理过程！这大大降低AI应用开发难度，有图为证
·2025-02-20 17:15

IIS3DWBTR参数和电路参考设计

以下是IIS3DWBTR（STMicroelectronics3轴数字振动传感器）的核心参数总结：1.基本特性类型：3轴数字振动传感器（加速度计），支持超宽带宽和低噪声特性。
鹿屿二向箔·2025-02-20 17:39

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

使用rknn进行yolo11-pose部署

RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于，RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台（如RV1109、RV1126）执行的格式，充分利用其AI加速功能
点PY·2025-02-20 14:53

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

思维链推理
♢.＊·2025-02-20 14:15

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。
IT修炼家·2025-02-20 12:00

【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”

这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
海宁不掉头发·2025-02-20 12:30

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法
甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理
二进制独立开发·2025-02-20 09:35

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

示例视频：开源项目-手势识别手势检测手部21关键点检测2、手部关键点检测onnx模型，onnxruntimeC++模型推理。项目地址：https://gitco
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

AI浪潮下，推理服务器崭露头角在科技飞速发展的当下，AI是耀眼明星，席卷各行业，深刻改变生活与工作模式，从语音助手到医疗诊断、金融风险预测，AI无处不在。
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

双T4加速卡虚拟机中掉了一个卡(RmInitAdapter failed)问题的处理记录

文章目录前言一、现象1.1nvidia-smi的输出只有一个卡1.2dmesg的输出有RmInitAdapterfailed1.3lspci-v的输出二、分析过程及思路三、动手操作总结前言同事找我说用的双卡虚拟机只有一个卡显示了，看看怎么处理处理一、现象1.1nvidia-smi的输出只有一个卡(base)root@XXX:~#nvidia-smiWedFeb1914:13:332025+----
大新新大浩浩·2025-02-20 01:58

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。
百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测，解锁近实时高效查询体验

为减少查询响应时间，提升数据效率，阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA（原MCQA2.0）查询加速功能，在独享的查询加速资源池的基础上，对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化
阿里云大数据AI技术·2025-02-20 00:23

本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高？

但要在家里开这种“巨无霸”，可不是闹着玩的：光是推理就对硬件提出了非常高的要求。这篇文章将大致拆解一下，如果真想在个人电脑上运行DeepSeek-R1，可能需
·2025-02-20 00:52

PHIDATA智能体AGENT构建框架

利用记忆、知识、工具和推理构建代理。建立可以协同工作解决问题的代理团队。使用美观的AgentUI与您的代理和工作流程进行交互。
何为标准·2025-02-19 23:10

语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码

本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark，以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。
丢了个猪·2025-02-19 23:09

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

DeepSeek底层揭秘——多跳推理

1.多跳推理(1)定义多跳推理（Multi-hopReasoning）是一种复杂的推理技术，指模型在回答问题或解决任务时，需要跨越多个信息片段或知识点，逐步推导出最终答案，而不是直接从单一信息源中获取结果
9命怪猫·2025-02-19 20:14

山石网科×阿里云通义灵码，开启研发“AI智造”新时代

此次合作，阿里云通义灵码依托强大的AI能力，为山石网科研发团队提供从代码开发、代码评审、设计文档撰写到测试用例生成等全流程的AI辅助支持，全面提升研发效率，加速产品迭代，为用户提供更优质、更安全的网络安全产品和服务
·2025-02-19 20:16

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

Ubuntu下配置国内Docker镜像站,加速你的镜像拉取

如果执行dockerpull拉取镜像速度慢,可以配置国内镜像站进行加速查看是否已添加镜像站首先执行dockerinfo查看是否有docker镜像站dockerinfo若没有RegistryMirrors
Aaron own·2025-02-19 19:10

ubuntu配置docker镜像加速器

安装docker。安装步骤可参考https://blog.csdn.net/weixin_42412462/article/details/109180600注册阿里云账号，到容器镜像服务这一栏目按照操作文档步骤操作。最后，检测是否安装成功sudodockerinfo
黑色幽默ma·2025-02-19 19:10

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程
Bin二叉·2025-02-19 19:37

【大模型】量化、剪枝、蒸馏

大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术，旨在减少模型的复杂性，降低计算资源消耗，并加速推理过程。
油泼辣子多加·2025-02-19 18:02

Svelte 5 框架加速实时应用开发, 或引领未来前端编译式框架大爆发?

Svelte团队发布了Svelte5稳定版，同样也是该项目历史上最重要的版本,目前start已经上升到了80K+,也有越来越多的企业和项目投入了该生态.下面我们来看看它与众不同的几大点一、为何Svelte5能加速实时应用
寒鸦xxx·2025-02-19 18:01

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
bug菌¹·2025-02-19 17:22

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数d.动态推理优化
m0_54717829·2025-02-19 16:17
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