Interview_TC的博客

读懂 YOLO() 如何加载不同格式模型理解 Predictor 如何驱动完整推理理解 Trainer 如何执行训练熟练切换任务类型（detect/seg/pose/obb）掌握模型导出 → ONNX → TensorRT 的完整流程构建自己的 YOLO 工程部署体系一个入口（YOLO），一个架构（Engine + NN），多后端（PT/ONNX/TRT）。📺B站视频讲解（Bilibili）📘《Yocto项目实战教程》京东购买链接Yocto项目实战教程。

本文深入解析GPU架构及其发展历程，重点对比GPU与CPU的核心差异，并详细介绍NVIDIA GPU架构的关键组件（如CUDA核心、Tensor Core、Warp调度器等）。文章梳理了NVIDIA GPU架构从Tesla到Ampere的演进路线，特别强调Tensor Core对AI性能的革命性提升。最后，针对Jetson系列嵌入式平台（如Xavier和Orin）进行GPU架构对比，指出Ampere架构带来275 TOPS的AI算力飞跃，使其成为自动驾驶、工业AI等领域的理想选择。

JetPack是NVIDIA为Jetson平台提供的官方软件栈，包含系统、驱动、CUDA、TensorRT等AI开发工具。最新JetPack 7专为机器人和生成式AI设计，采用SBSA标准化架构，支持MIG GPU。课程详细对比了JetPack 6和7的区别，解析了软件栈结构，并介绍了SDK Manager的核心安装流程。JetPack作为Jetson平台的软件基础，整合了从底层驱动到AI框架的全套工具链，是开发边缘AI应用的关键。更多内容可通过B站视频或京东教材获取。

摘要 NVIDIA JetPack是Jetson嵌入式AI平台的官方软件栈，为构建AI边缘应用提供完整的工具与库。最新JetPack 7专为机器人、生成式AI和超低延迟边缘应用设计，相比主流JetPack 6.x在架构、性能和功能上有显著升级，包括SBSA标准化架构、MIG多实例GPU支持和统一CUDA 13.0等特性。JetPack包含三大核心部分：AI加速栈（CUDA/cuDNN/TensorRT）、Jetson Linux基础组件（驱动/多媒体/图形）以及SDK工具链。开发者可通过SDK Manage

《嵌入式AI性能测试完全指南：从理论到实践》 摘要：本文系统讲解了嵌入式AI设备的性能评估方法，重点剖析了TOPS（理论算力）与实测FPS（帧率）的本质区别。通过对比Jetson、RK3588、x86和树莓派等硬件在YOLOv8模型上的实测表现（Jetson实际FPS可达同级别NPU的3-10倍），揭示了影响真实性能的五大关键因素：软件栈优化（如TensorRT）、内存带宽、算子支持、GPU张量核心和推理框架质量。文章提供完整的测试流程指南，包括模型准备、框架选择（TensorRT/RKNN/OpenVIN

本文详细解析了如何在Yocto项目中高效定制GStreamer多媒体框架与NVIDIA硬件加速体系。主要内容包括： GStreamer在Yocto中的模块化架构，包括核心框架和base/good/bad/ugly等插件包的功能定位和典型用途 针对Jetson平台的NVIDIA专用插件详解，如硬件编解码(nvvideo4linux2)、色彩转换(nvvidconv)、显示输出(nvvideosinks)等 多个实战管线示例，涵盖4K采集录制、RTSP播放、多路输出等典型场景 实用调试技巧和系统优化建议 通过合

摘要： 《Yocto项目实战教程》提供内地简体版（京东可购）与海外繁体版（金石堂可购），助力开发者掌握嵌入式Linux定制技术。Chrony作为高精度时间同步工具，专为嵌入式、AI边缘计算及多摄像头系统设计，支持NTP/RTC混合同步。文章详解其原理、安装配置及实战案例，包括嵌入式设备冷启动时间校准与多摄像头视觉同步方案，确保系统时间戳一致性（误差<10ms）。通过chronyc命令可实时监控同步状态，提升分布式AI推理与传感器融合的可靠性。

摘要 本文深入解析GStreamer在Rockchip平台的编解码机制，涵盖原理、MPP硬件架构及实战应用。文章系统讲解GStreamer管线运行原理，重点分析常见的"not-negotiated"错误根源，详细介绍Rockchip的MPP硬件编解码模块（VDPU/VEPU/RKVDEC/RKVENC）及其对应的GStreamer插件。通过具体示例展示数据格式匹配(Caps协商)机制，并提供硬件编解码的完整命令，包括参数设置（format/framerate/bps/gop/rc-mod

本文深入解析了嵌入式系统中JPEG解码的软硬件实现差异，重点对比了GStreamer框架下的jpegdec（软件解码）和mppjpegdec（硬件解码）两种方案。文章从实际命令出发，剖析了Rockchip平台上完整的视频处理链路，包括V4L2采集、MPP硬件解码和Wayland显示的架构原理。通过分析MPP框架的三层结构（用户态API、内核驱动和硬件单元），揭示了硬件解码的高效机制（DMA零拷贝）。文章还提供了验证硬件解码的实用方法，并阐述了硬件解码对AI视觉系统的重要性（降低CPU负载、提升并行性）。最后

文章摘要： 本文对比了NVIDIA Jetson与Rockchip RK3588在嵌入式视觉计算中的架构差异。Jetson采用GPU主导型设计，强调高性能AI计算与低延迟处理，适合机器人视觉等复杂场景；Rockchip采用异构协同架构，通过独立模块（NPU/RGA/MPP）实现高能效多任务处理，更适配边缘AI设备。二者在ISP处理、视频编解码、AI加速等方面各有优势：Jetson适合开发密集型AI应用，Rockchip则擅长轻量级部署与多传感器管理。开发者可根据算力需求与功耗限制选择平台。

本文介绍了基于RK3588平台的视觉系统架构，重点解析视频流处理全流程。主要内容包括： 视觉系统架构分为视频管线层（负责图像采集、传输、显示）和视觉处理层（负责AI推理与决策） 视频流处理流程：图像传感器→ISP处理→V4L2驱动→MPP/VPU编解码→GStreamer处理→显示/存储/AI推理 详细介绍了GStreamer框架及其在视频采集、编解码、封装和输出中的应用 提供了多个实战示例，包括单路4K录制、双路并行采集和RTSP网络推流 分析了视频流性能参数，如4K@60fps视频的带宽需求约12Gbp

本文为嵌入式工程师提供从底层到AI落地的实战路线指南。分析了当前嵌入式领域的三大变化：Linux应用层普及、边缘智能常态化和工程合规要求提升。提出了四条能力主线（底层内功、系统化工程、AI部署、合规产品化）和十二个关键模块，并给出三个典型实战方向（视觉边缘推理、可靠OTA系统、低功耗节点）。重点强调了性能优化思维框架、AI落地要点和可靠OTA设计原则，最后推荐了学习资源和硬件选型建议，帮助工程师实现从功能实现到价值交付的跨越。

《嵌入式工程师必修课：打通AI与嵌入式的核心逻辑》一文探讨了AI与嵌入式系统的结合趋势。文章指出，嵌入式系统的本质在于资源有限、定制化强、贴近硬件，而AI与嵌入式结合可解决实时性、隐私安全和带宽成本问题。作者建议嵌入式工程师从模型部署与优化入手，推荐使用Jetson系列硬件平台进行实践，并提供了从基础到进阶的学习路线。核心观点是：嵌入式工程师无需成为算法专家，但需掌握驱动、系统、AI推理到应用的完整链路开发能力。文末推荐了相关书籍和学习资源。

人脸检测技术对比：Haar分类器与深度学习模型的全面解析 传统Haar分类器与深度学习模型在人脸检测领域各有优势。Haar分类器基于Viola-Jones算法，通过Haar-like特征和级联结构实现高效检测，适合嵌入式设备，但存在对光照和角度变化敏感等局限。而深度学习模型（如MTCNN、YOLO等）凭借CNN自动学习特征的能力，在复杂场景下表现更优，支持多姿态和关键点检测，但需要更高算力支持。 本文从技术原理、检测流程、代码实现、优缺点等方面系统对比了两类方法，并给出选型建议：教学演示和资源受限场景可选H

GoPoint 是一个集成在 i.MX Yocto BSP 中的应用程序，提供了一个直观的界面，使开发人员能够轻松访问 i.MX 处理器的特定应用演示。它不仅突出了高级功能，还提供了实用的实现解决方案，并在 GitHub 上提供了应用的源代码和构建配方。GoPoint 确保开发人员获得出色的开箱即用体验，并迅速启动他们的项目。通过上述内容的学习，初学者不仅可以清晰理解 GoPoint 的技术架构与工作原理，还可以逐步掌握从简单体验到实际 AI 应用开发的全部过程。

B站实战视频教程：Yocto项目在树莓派搭建TensorFlow框架，加载SSD MobileNet实现实时图像识别抓取

是一个已经训练好的目标检测模型，保存为.tflite格式，可以在 Raspberry Pi 这样的设备上高效运行。画面中有哪些物体（比如人、狗、汽车）它们分别在图像的哪个位置（用框标出来）每个物体被识别的“把握”有多大（置信度）这种模型一般基于 SSD（Single Shot Detector）算法，并使用 MobileNet 网络作为基础结构，是一种“轻量+快速”的组合，专为边缘设备优化。是树莓派上最常用的目标检测模型之一。

借助 USB 摄像头、V4L2（Video4Linux2）框架和 TensorFlow Lite 模型，我们可以快速构建一个实时目标检测系统，适用于边缘设备、物联网终端、嵌入式视觉等领域。本篇文章将详细讲解如何在树莓派上使用 USB 摄像头采集图像，通过 TensorFlow Lite 模型进行推理，并在大屏幕（例如 32 寸显示器）上合理显示目标检测结果。插入支持 UVC 协议的 USB 摄像头后，系统会在。TFLite 让原本只能在高端 GPU 跑的深度学习模型，也能在树莓派这类小设备上顺利运行。

通过这种生活化的讲解方式，配合贯穿始终的快递系统类比，即使是零基础的读者也能直观理解深度学习的核心原理。建议边阅读边使用配套的。：教AI识别厨房里的食材。：实现风格迁移/文本生成。：理解神经元/激活函数。：掌握CNN/RNN。

GoPoint 是NXP 官方提供的 AI 体验平台，集成在中，并随 BSP 版本更新同步升级。GoPoint 旨在简化 AI 在 i.MX 处理器上的部署和验证，开发者无需复杂的编译和配置，即可直接运行 AI 模型。

在嵌入式AI领域，如何将复杂的深度学习模型高效部署到资源受限的设备（如树莓派）一直是个挑战。标准卷积 vs 深度可分离卷积（计算量对比）

无论是识别门口的快递包裹、监控花园里的小动物，还是打造一个智能安防系统，目标检测技术都能让你的树莓派项目如虎添翼。无需昂贵的硬件，只需一个普通的树莓派和摄像头，即可开启计算机视觉的奇妙之旅！标准卷积 vs 深度可分离卷积（来源：Google Research），无需复杂的区域建议步骤。通过本指南，你已经成功在树莓派上部署了实时目标检测系统！是计算机视觉领域最权威的数据集之一，包含。COCO数据集示例图像（来源：COCO官网）：OpenCV 不支持摄像头的像素格式。：预处理与后处理的坐标转换错误。

它的文件结构决定了最终部署的组件，理解这些文件的作用，有助于开发者掌握 TensorFlow 在嵌入式系统中的运行机制。，帮助开发者更系统地掌握 TensorFlow 在实际应用中的构建和优化方法。讲解了 TensorFlow Lite 的核心组件，让你能够更系统地理解。然而，在实际部署过程中，开发者经常遇到。TensorFlow 是当前主流的深度学习框架之一，在。下，TensorFlow 的构建和适配往往充满挑战。，如果 Bazel 版本不匹配，会导致。在嵌入式设备上，你可以直接测试。

（基于 OpenCV 的 Haar 级联分类器）（物体识别，SSD MobileNet 模型）上实现高效、低延迟的图像识别系统。，构建自己的 AI 视觉系统！，并提供详细的代码与优化方案。通过这些步骤，你已经可以使用。在本篇文章中，我们将使用。在本篇文章中，我们使用。在嵌入式 AI 领域，

对于初学者而言，学习 TensorFlow 的源代码可能会感觉复杂，但掌握基本结构和关键模块后，就可以逐步理解其核心逻辑。本指南将帮助初学者从 TensorFlow 源代码入门，介绍代码结构、编译流程、关键模块，并提供实践示例，最终能够自主分析和修改 TensorFlow 代码。通过这些步骤，你可以更深入地理解 TensorFlow，并根据需求定制自己的 AI 框架！TensorFlow 的基本数据结构是 Tensor，定义在。TensorFlow 采用计算图来表示计算任务，核心代码在。

TensorFlow 是由 Google Brain 团队开发的开源机器学习框架，最早于 2015 年 11 月开源，并在 2017 年推出了 TensorFlow 1.0 正式版本。目前，TensorFlow 已经成为全球最流行的深度学习框架之一，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域。为了解决这些问题，Google Brain 团队开发了 TensorFlow，一个更加通用、模块化且可扩展的机器学习框架。希望这篇文章能帮助你更好地理解 TensorFlow 的能力和应用！

随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，越来越多的开发者希望在嵌入式设备（如树莓派）上运行 AI 模型，实现目标检测、人脸识别等功能。是 Google 专为移动端和嵌入式设备优化的轻量级 AI 计算引擎，它可以在资源受限的环境中高效运行 AI 模型。，它的作用是让 TensorFlow Lite 在 Yocto 系统上运行。但在 AI 领域，很多初学者对“框架”这个词感到困惑。，帮助开发者快速实现 AI 模型训练和推理。，它的目标是让 AI 模型在。，它如何在树莓派上运行，并。在本篇博文中，我们将。

优秀的工具会吸引优秀的创意。随着AI技术向通用人工智能（AGI）迈进，Python凭借其庞大的生态和活跃的社区，仍将是这场革命的核心载体。对于开发者而言，掌握Python不仅意味着获得AI的入场券，更是站在了改变人类技术史的潮头。附录：学习路径推荐基础：《Python编程：从入门到实践》AI专项实战：Kaggle竞赛、Hugging Face模型微调。

DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对海量数据的高效处理和精准检索。与传统的搜索引擎相比，DeepSeek不仅能够理解用户的查询意图，还能提供更加个性化和智能化的搜索结果。DeepSeek作为一种创新的搜索技术，正在改变我们获取和处理信息的方式。通过高效、精准和个性化的搜索体验，DeepSeek为各行各业带来了巨大的价值。未来，随着技术的不断进步，DeepSeek将继续引领搜索技术的发展，为用户提供更加智能和便捷的服务。

国际 AI 芯片在高端市场（如 NVIDIA、Google TPU）占据主导地位，而国产 AI 芯片（如 Ascend、地平线）正在加速发展，逐步进入自动驾驶、智能安防等领域。随着人工智能（AI）的快速发展，AI 计算的需求不断增长，从云计算到边缘计算，AI 芯片成为推动智能化时代的核心动力。：相比 GPU/CPU，AI 芯片能以更低功耗完成 AI 计算任务。：AI 芯片将与 5G 网络结合，实现更快的实时 AI 处理。：AI 计算涉及大规模参数，AI 芯片通常具有高效的。本文将详细解析 AI 芯片的。

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI 计算已经从云端走向边缘，嵌入到智能设备中，如智能手机、智能摄像头、机器人、自动驾驶汽车等。：Google 的 TensorFlow Lite、华为 MindSpore Lite 允许在智能设备上运行优化后的 AI 模型。本文将深入探讨 AI 在智能设备上的移植与部署，包括国内外热门芯片的支持、流行的 AI 框架、部署案例，并分析未来的发展趋势。例如，智能家居设备（如扫地机器人）可以本地运行 AI 算法，无需频繁连接云端，大幅降低服务器成本。

在嵌入式开发和物联网（IoT）领域，选择合适的操作系统至关重要。Armbian 作为一个专门针对 ARM SBC 设计的 Linux 发行版，以其轻量级、高效、稳定的特点，成为了 ARM 设备用户的首选。相比于 Ubuntu Server 或 Debian，Armbian 的系统精简优化得更彻底，在保持完整 Linux 体验的同时，确保了资源占用最小化。正是这样一个专为 ARM 架构设备设计的 Linux 发行版，它基于 Debian 或 Ubuntu，经过深度优化，旨在提供稳定、高效的系统环境。

AI 都需要通过处理图像来“看懂”世界。相比于其他数据类型（如文本、语音），图像数据包含丰富的信息，因此。（支持 AI 框架，如 TensorFlow Lite）结合，边缘计算和 AI 视觉技术将带来无限可能！（相比 GPU 服务器，树莓派更便宜），适合家庭监控、智能机器人等应用。，涉及分类、检测、分割、识别等。是最重要的应用之一。（适合部署在远程摄像头设备上）（官方摄像头、USB 摄像头），能够在低功耗设备上高效运行。在人工智能（AI）技术中，成为 AI 领域的核心。AI 处理图像，核心在于。

随着 AI 硬件的发展，SSD MobileNet 在边缘计算设备上的表现将进一步提升。SSD MobileNet 兼具 SSD 的高检测速度和 MobileNet 的计算效率，非常适用于。，可以减少计算量，适用于移动端和嵌入式设备。结合了 SSD 框架的高效检测能力和 MobileNet 的轻量级特征提取能力，使得目标检测在。SSD MobileNet 结合了 SSD 的高效检测和 MobileNet 的轻量级特性，在。为了实现更好的检测效果，SSD MobileNet 在多个尺度的特征图上进行预测。

边缘计算（Edge Computing）是一种数据处理方式，它将计算任务从云端或数据中心下放到更靠近数据源（边缘）的设备上。

随着人工智能（AI）从云端计算向边缘设备迁移，嵌入式 AI 逐渐成为行业发展的重要方向。与此同时，Yocto 项目作为嵌入式 Linux 的主流构建系统，正在广泛应用于工业自动化、汽车电子、智能家居等领域。那么，AI 是否会与 Yocto 项目深度结合？它们的未来发展趋势如何？本文将深入分析二者结合的可能性、挑战以及未来机遇。

等领域对 AI 结合嵌入式系统的需求越来越大。：AI 模型的推理需要高效的计算，嵌入式开发者掌握。经验，能让 AI 模型顺利运行在各种设备上。都需要具备嵌入式与 AI 交叉技能的工程师。在进入 AI 之前，你需要了解 AI 领域的。，这对于 AI 在边缘设备上的部署至关重要。如果你正在从嵌入式开发转向 AI，现在正是。如何从嵌入式软件开发进入 AI？等优化手段，能加速 AI 计算。随着 AI 硬件加速的进步，

作为 TensorFlow 生态中的轻量级推理框架，为这些设备提供了更优的解决方案。在 AI 领域，深度学习模型的部署一直是一个重要课题。对于资源受限的嵌入式设备，如。，直接运行标准的 TensorFlow 可能会面临。TensorFlow Lite 主要分为。，提供完整的代码示例，让你快速上手。的 TFLite 版本，适用于。在本篇博文中，我们将从。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习库，广泛用于。希望这篇文章能够帮助你深入理解 OpenCV，为你的计算机视觉学习之路提供指导！在 OpenCV 中，所有的图像数据都存储在。讲解如何利用 OpenCV 进行。等多种语言，并且可以运行在。，为初学者提供清晰的学习方向。通过本博文，你已经掌握了。

并解析了核心配方和 YOLOv5 源代码的逻辑。如果你在部署过程中遇到问题，欢迎留言讨论！配方的核心代码，以确保其正确性，并提供部署优化经验。此外，我们还将深入讲解。，我们可以直接利用该配方，而非手动编写，以提高构建效率。，并通过优化提升推理性能。同时，我们将详细解析。构建自定义 Linux 镜像并集成。是一种高效且专业的方法。在嵌入式 AI 计算中，利用。