我的创作纪念日

128创作纪念日活动文章

既然这个活动文章已经给了模板,我就按部就班跟风写一篇吧

机缘

其实并没有什么机缘,只是自己本来就有写文章的习惯。

写文章的理由:我只是将自己的大脑比作内存,特别是短期记忆。那么要长期存储,但不一定要马上用到的资料、知识,就放到磁盘似的,通过写点文章记下来。一些不是变化特别快的技术知识点,以后用到的时候也能随时找到,自己写过的映像总比临急抱佛脚凭少量记忆去看其他文档要深一些。再说,1+1 > 2 , 作为刚入行的小白,日常工作中的许多问题都是各种搜其他作者的分享解决的,如果自己也能通过一些习惯,记录自己学到的知识,顺便放到平台,若能帮助到人,和乐而不为?

在自媒体时代,我也试过在校时就写点文章放到微信公众号,也有拍拍短视频的冲动,只是,时间有限,作为芸芸众生中普通一员,我更愿意花更少的时间去记录,用更多的时间去不断学习技能,提升自己的实力,因此在这种专业开发者社区,且对初学者友好的平台写文章成为了不二之选。

其实从上学到现在几年了,一直都断断续续有写文章,也有另外一个号。只是个人强迫症,另一个号有段时间没有维护,且几乎都是随便写的,杂乱无章,索性开了这个新号。

内容方面,我自己也还只是菜鸡,偏基础为主。既然来了这个平台了,就坚持下去吧。既来之则安之,与君共勉。


收获

最主要的收获是养成了写文章的习惯,并且相当于免费博客,省了自己搭建的功夫。当然,日后有时间我一定是要自己搭一个博客的。

我当前阶段并不在意收获多少粉丝,每篇文章有多少阅读量,因此也没有刻意去运营。因为当前阶段主要任务还是要努力提升个人实力,提升了实力就可以为自己,为各位奉献更有价值的文章。尽请期待吧。


日常

日常工作方面:小白,刚毕业没多久。这两年经济下行,就业困难,暂时先在某三线城市呆着。平时尽量挤时间学习,学到一定程度后写成文章记录。

日常生活方面:日常生活便是放假爬爬山,和朋友聊聊技术,相互学习一下,简单,快乐。只不过有一样挺缺的,缺一个有生命体征的对象。


成就

比去年的自己有进步,导师评价是今年要向P4迈进,还要继续努力!


憧憬

我的憧憬,也是我对大家的祝愿:找准事业并为之奋斗终身,相遇真爱并与之相守一生。

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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