创业路上之无尽感谢

有一篇文章,说的很好,摘录如下:
“我们要以一颗感恩的心来面对生活,感谢你的父母,他们赐予你生命;感谢你的导师,他们给予你灵魂;感谢你的遭遇,他们给了你勇气;感谢你的幸福,他们给你了动力;感谢你的亲人,他们让你能感恩;感谢你的对手,他们让你坚强。”
面对一件件的贺词,我内心充满了感激。我恨不能为每个祝贺我的人写一个博客,表示这种感激之情。
数日来,一篇篇“创业路上之谢谢”系列的博客,被我疯狂的贴向我所能感谢的每一个空间。我想让支持我、信任我的人知道我的心情。对于博客附言中的批评,我也表示感谢:他们让我知道,行动比语言更重要。
现在,洪涛科技就要开始进入下一个步骤—人员招聘,如果以后有机会,我依然会专门对所有发来贺信的人专门博文道谢。
在这个“谢谢”系列即将面临阶段性结束的时候,让我在这里,对发来贺信或在博客上撰文祝贺郑州洪涛科技有限公司重张而我尚未来得及专文感谢的以下各位,先简单的说声谢谢:
北京大度咨询有限公司 执行总裁程天宇
飞象网CEO通信世界周刊原社长、总编 项立刚
Google全球副总裁兼大中华区总裁 李开复博士
中国互联网协会理事 中国万网副总裁 周锚
中国计算机学会副秘书长 北京计世资讯有限公司总经理 曲晓东
绿人中国网CEO 梁宁
河南开祥电力实业股份有限公司副总经理、开祥科技发展股份有限公司董事长 苏建洲
北京正望咨询有限公司 总裁 吕伯望
中国互联网协会政策与资源委员会委员 北京市盛峰律师事务所主任 于国富律师
北京五季咨询有限公司创始人 洪波
大河报IT版主编 孙蔚霞
中国互联网协会网络营销工作委员会秘书长、天极网副总裁 范峰博士
中国青少年网络协会副理事长、电脑报社社长、天极网总裁李志高博士
北京金山软件公司副总裁兼首席信息官王全国
Imobile手机之家创始人高春辉
北京江民新科技术有限公司董事长王江民
Chinalabs.com 互联网实验室董事长方兴东博士
河南建业住宅建设有限公司总经理 孙延隆
销售与市场杂志社总经理兼副总编罗文皋
腾讯控股有限公司董事会兼首席执行官 QQ即时通信工具创始人马化腾
搜狐chinaren.com总编吴海菁
北京佳软信息技术有限公司董事长廖恒毅
北京纵横合力管理咨询有限公司总经理于公
河南富嘉文化传播有限公司总经理李晨鹏
北京瑞星科技股份有限公司副总裁毛一丁
联众游戏创始人鲍岳桥
奇虎公司董事长周鸿祎
艾瑞市场咨询公司总裁杨伟庆
中国互联网协会理事北京天下互联信息科技有限公司 CEO 张向宁
中国互联网协会秘书长、国家计算机网络应急处理技术协调中心副主任黄澄清
ppstream 搜索架构师马飞涛
中国企业家杂志研究中心总监金错刀
郑州经纬软件公司创始人、北京华雍天和文化传媒有限公司董事长彭杰
中国中文信息学会常务理事 四通打字机发明人 王缉志
自然码软件发明人周志农
Zdnet China 执行总编高飞
6688.com CEO 王峻涛
北京便宜宝信息有限公司总经理常进喜
北京晶合时代软件技术有限公司创始人、北京动力时空科技发展公司董事长张友利
他们的贺词,除了珍藏之外,我还会制作成一个个镜框,挂在我办公室的墙上。
当我自满时、当我疲劳时、当我懈怠时、当我困惑时,我相信,我都会从这些贺词以及贺词书写者的步伐中,感到一种激励、一种督促、一种警示、一种期待。
创业路千万里,我会要走下去。
谢谢以上各位的贺词,以及贺词所体现的支持、信任。
【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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