QA200RC/EP开发套件产品规格书

最新推荐文章于 2025-12-19 10:41:59 发布
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#人工智能 #计算机视觉 #科技 #边缘计算 #深度学习

博客涉及人工智能、计算机视觉、边缘计算和深度学习等信息技术领域。人工智能结合边缘计算可提升处理效率，计算机视觉和深度学习是重要应用方向，这些技术相互关联推动信息技术发展。

使用langchain和大模型API提取QA的实战教程
herosunly的博客
10-21 13万+
本文主要介绍了使用langchain和大模型API提取QA的实战教程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。提取后的json部分内容如下所示。 文章目录 1. 前言 2. 实战教程 2.1 搭建环境 2.2 实战代码 2.3 实战案例
【IoT】硬件PM系列（四）：硬件产品开发指南「构思、设计、工程、验证」
产品线负责人
04-13 3922
与软件封闭开发不同，硬件产品会涉及供应链和渠道管理，对成本和时间的限制性要求较高。 硬件产品很难实现类似软件产品的快速迭代，初创硬件公司也往往只有一次机会来交付产品。 Eric Ries 推广的精益开发流程已经根植于软件开发文化中，即通过 build – measure – learn 精益开发循环指导软件产品的开发设计： build：快速地构建一个能够投入市场试验的版本； measure：衡量市场的反馈； learn：通过市场反馈来调整产品的思路。 这是一个循环过程，通过小步快跑，迭代推进产品，
敏捷开发中QA如何做质量管理？
黄河敏捷开发
05-18 1万+
 敏捷开发中QA如何做质量管理？ 经常有人会问我，敏捷模式下，QA的职责是什么？QA有什么价值？我们还需要QA吗？敏捷转型中遇到的问题，QA能帮助解决吗？这些问题以前也思考过，笔者就是QA出身的，曾经在中兴通讯做过两年多的PQA，在中兴通讯的敏捷转型中也遇到过这些问题。 先总结一下敏捷转型中遇到的问题吧,QA的工作也是要围绕这些问题展开的： 很多公司希望采用敏捷，但是又没有把握 ...
1. 软件开发流程与QA工作流程
Hanweijin_Kevin的博客
09-03 9310
图释：简要介绍一下我们当前的开发流程，以及QA在其中的活动、关键里程碑和主要产出物。 关于Scrum和关键活动： 产品、开发、QA、PMO以及Scrum master在整个Scrum Flow中都有固定投入和产出，这里以介绍QA工作为主，所以未详细描述其他角色的Scrum活动和产出。 QA主要活动 QA在软件开发生命周期中，参与需求阶段、开发测试阶段、上线发布阶段以及监控维护阶...
产品开发术语
BeginnerMind
08-17 6722
产品开发术语 产品开发模式 OBM：Own Brand Manufacturing 自有品牌制造 ODM：Original Design Manufacturing 原始设计制造 OEM：Original Equipment Manufacturing 原始设备制造 产品开发过程中的名词 PCR：Project completion report PCR：Project Change Requ...
qcqa是什么职位_QA/QE/QC/SQE的区别是什么?
weixin_28982301的博客
12-30 1万+
展开全部1、范围不同QA即quality assurance：质62616964757a686964616fe78988e69d8331333431333936量保证工程师，主要工作是质量评审和产品评审。QE即quality engineer ：质量工程师，主要负责建立、分析、完善品质控制程序。SQE即Supplier quality engineering：供应商质量管理员，负责供应商管控。QC...
SAP QA01/QA02/QA03的屏幕增强
姜伟伟的专栏
08-05 4104
1、透明表QALS中的字段增强，不赘述了 2、屏幕增强的效果如下 3、关键是增强点的寻找。 首先是BADI：QPL1_SUBSCREEN_ADDON 添加了自己的屏幕，测试没有任何改变。 然后在QA01中程序SAPLQPL1中200屏幕的程序中的红框部分打断点，跟踪G_SUB_TAB_STRIP的值 追踪到屏幕201，再在如下红框附件打断点，跟踪G_BADI_PROG、G_...
敏捷开发，到底需不需要 QA?
产品级敏捷 2.0: 用户的想法与产品之间的那条最短的路径
05-05 4896
“敏捷开发，到底需不需要 QA?” 答案是……当然是需要的。 只是期望 QA 能从传统的专注在 “流程质量”，转而与团队在一起，共同专注 “产品质量”。 所谓专注 “流程质量” 指的是：只关注团队 “有没有” 搞持续集成、自动化测试、站立会议、选代演示、回顾会议，收集度量数据……等等。 所谓与团队在一起，专注 “产品质量” 指的是: 与团队在一起，从产品而非从流程的角度，只关注在团队
VL01N/QA32/QA11出口增强
王小磊
04-11 7114
需求:某工厂某库存地点销售发货时不需要做检验批处理.   分析:SAP标准质量管理视图只能控制到工厂级别,无法实现库存地点级别的控制.         所以寻求abap方式去解决,寻遍N多出口与增强也无法实现,最后只能进行残忍         的标准程序debug了.   程序名:FV50WF0W 程序段: *... Check QM status?
什么是QA？
liu_sisi的博客
12-23 7449
转载自：开心糖果的夏天  链接：https://www.jianshu.com/p/a348da2b155b   百度之：QA（QUALITY ASSURANCE）中文意思是“品质保证”，其在ISO8402。1994中的定义是“为了提供足够的信任表明实体能够满足品质要求，而在品质管理体系中实施并根据需要进行证实的全部有计划和有系统的活动”。 为什么说是管理呢？ 因为QA结合了管理，分析和测...
QA200RC Atlas200 开发板 (三)QA200RC状态指示灯
QuanAikj2018的博客
02-17 396
全爱科技推出Atlas200开发套件，开发套件支持Atlas200的RC和EP两种开发方式，是华为昇腾边缘计算主板。兼容Atlas200DK
QA200RC Atlas200 开发板 (一)分设场景下环境部署
QuanAikj2018的博客
02-17 2477
全爱科技推出Atlas200开发套件，开发套件支持Atlas200的RC和EP两种开发方式，是华为昇腾边缘计算主板。兼容Atlas200DK
从需求分析到上线方案：大型项目开发设计文档规范指南
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
10-02 5万+
本文系统性地探讨了软件开发过程中的各个关键环节，包括需求文档分析、系统现状评估、概要设计与详细设计、测试方案以及上线策略。通过对业务需求文档（BRD）、市场需求文档（MRD）和产品需求文档（PRD）的深入分析，文章强调了需求理解对项目成功的重要性。进一步地，系统现状分析帮助开发团队识别与现有功能的关联与影响，为新功能的开发提供了重要依据。文章还讨论了测试与上线策略的制定，以降低风险、提升用户体验。最后，文章总结了项目管理中的排期与风险分析，强调了团队协作在系统开发中的关键作用，为读者提供了一份实用的开发指南
AI 工具实战测评：从技术性能到场景落地的全方位解析
hello world/linux
12-16 746
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 797
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1227
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 792
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 731
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
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Dreamshop_AI的博客
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DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
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