天天iPad 2011/12/21

从原理到落地:Java+TensorRT打造YOLO模型GPU极致推理方案 Java+TensorRT的YOLO模型GPU加速方案,核心是通过JNI桥接实现Java与TensorRT的高效交互,结合TensorRT的底层优化能力,最大化GPU算力。该方案既保留了Java后端的工程化优势(如易维护、生态完善),又解决了AI模型推理的性能瓶颈,可落地于实时视频分析、智能监控、工业质检等场景。基于TensorRT Dynamic Shape实现多尺寸输入的自适应优化;结合Java的协程(Virtual Thread)提升异步推理的并发效率; 阅读详情


1. Objective-C面试要点:

* C string与NSString: "Hello World"与@"Hello World"的区别?

* 如何让一个方法不能被其对对象访问?             // 访问限制:没有private/public这类概念,动态语言

* 方法调用的动态派遣如何实现的?不同于C++的VFT?

* 向nil对象发消息,结果呢?

* 引用计数的变化过程?内存释放过程?  实现一个SetEngine:方法,注意对象释放

* @Property的属性assign/retain/copy的区别?

* 对象的分配?

* 如何定义一个对所有实例都共有的变量?  // 无类变量概念


2.  以前的几篇Objective-C日记


读书时间 2011/06/19 - 1 Objective-C ( lots of questions here  2011/12/21 )

读书时间 2011/06/17 - 2 Objective-C


3. 杂问

Q:一个Objective-C的类,是否只能有两个文件class.h和class.m?

Q:几个重要概念需要再学习:Delegation, Notification, Selector

Q:@property里的copy与retain的区别?或者说general的copy与retain的区别?




手把手教你学simulink(8.39)--基于Simulink的步进电机(Stepper Motor)仿真实例 通过这个仿真实例,你可以学习如何使用Simulink构建和仿真步进电机(Stepper Motor)系统。你可以根据实际需求调整模型和参数,进行更复杂的仿真和分析。希望这个例子对你有所帮助,祝你学习愉快! 阅读详情

相关推荐

语义通信高斯信道仿真代码

【代码】语义通信高斯信道仿真代码。

一去不复返的通信er 427

2011移动互联网企业评优

第七届中国移动互联网应用开发企业TOP50评选结果 第七届中国移动互联网应用平台TOP20评选结果 第七届中国手机游戏企业TOP50评选结果 第七届中国移动互联网应用手机网站TOP30评选结果 第七届中国手机游戏平台TOP10评选结果 第七届中国移动互联网应用开发企业新锐TOP30评选结果       中国移动互联网应用开发企业排名根据行业专

smfwuxiao的专栏 3485

【第六届起重机创意大赛国一作品——资料分享】

文章目录前言一、比赛内容分析二、确定方案与作品模型1.方案简图2.作品模型三、电控部分控制思路单片机选择与资源分配拓展板的设计接线与走线代码分享总结

qq_19308801的博客 7781

零代码构建专属AI助手:5步实操指南

GPTs是一种可部署的轻量级AI应用,不同于传统Prompt工程,它通过角色固化、知识锚定与行为配置三大能力,实现专业场景下的精准响应。其核心价值在于降低AI应用门槛,让法务、财务、HR等非技术岗位无需编程即可定制行业专属助手。关键技术要素包括自定义GPT、零代码构建、知识注入与角色设定,适用于合同审查、合规咨询、财报分析等强规则、高文档密度的工作流。本文聚焦真实业务落地路径,覆盖目标拆解、指令编写、文档处理、高级配置与压力测试全链路。

weixin_30631587的博客 304

RedPitaya火龙果板基础操作

火龙果板基础操作一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录

qq_41523340的博客 9720

避开STM32中断优先级配置的坑:HAL_NVIC_SetPriority()参数你真的用对了吗?

本文深入解析STM32中断优先级配置中的关键问题,重点剖析HAL_NVIC_SetPriority()函数的正确使用方法。通过实际案例揭示优先级分组设置、抢占优先级与子优先级的区别,提供多中断系统中的优化策略和调试技巧,帮助开发者避免常见配置错误,提升系统稳定性。

weixin_42532938的博客 421

RabbitMQ 面试题

你发一条消息,在网络上并不是一个整体飞过去的。如果消息比较大,RabbitMQ 的底层协议会把它切成多个数据包(帧),按顺序发送,Broker 收到后再拼起来。假设线程 T1 和 T2 同时用同一个 Channel 发消息:T1 发消息 A,被切成三个帧:[A1] [A2] [A3]T2 发消息 B,也被切成三个帧:[B1] [B2] [B3]如果没有任何保护,这两个线程的帧可能交错到达 Broker,变成 [A1] [B1] [A2] [B2] [A3] [B3]。

互联网叫兽 479

用 Coze 打造纯自动化 AI 情报助手

本文将引导您逐步构建一个简易的AI情报助手,从提示词到工作流,再到卡片消息,详细讲解了如何利用Coze平台开发自动化工具。过程简单易懂,何不亲自动手一试?如果您对此类内容感兴趣,敬请关注本作者。未来,我将带来更多精彩的AI工具教程,助您迅速掌握各类AI应用。在这个AI时代,让您领先一步。t=O83A2AGI.NET AI 教程 震撼!用 Coze 打造纯自动化 AI 情报助手震撼!

xinzhaobuxuan的博客 2531

基于 TVM Relax BYOC 扩展 Example NPU 后端:从跑通官方流程到自定义算子融合

至于 codegen 要不要补,取决于 Example NPU 的实现细节——先跑通分区验证,再决定是否深入 codegen,是更稳妥的路径。而「扩展一个原本不支持的融合模式」这件事,恰好能证明你不是照着教程抄了一遍,而是真的理解了 BYOC 的分区规则是怎么工作的。),那么新模式即使被切出来,codegen 阶段也可能报「不支持的算子」。如果 Example NPU 的 codegen 是「按算子名硬编码」的,那么新模式切出来之后,这句话本身没问题,但偏「结果导向」,面试官会追问细节。

Maxwell_Newton的博客 283

反激变压器反射电压详解

我以前做过隔离式的POE模块,其电路实际就是个反激式开关电源。只不过其输入电压范围比较低,为44V-57V。 电路如下图,就是个flyback。 可以看到,电路中有个钳位电路,用来抑制电压尖峰,就在初级线圈那里。 问题 抑制尖峰通常有2种电路,一种叫RCD钳位,另外一种是用TVS管+二极管钳位。 这两种实际中都有用,今天我不想讨论它们的区别,只想说明一个问题: 为什么不能只用一个二极管搞定?像继电器电路那样?不也能抑制尖峰吗? 答案自然是不行的...

weixin_42005993的博客 2万+

Temporal Noise Reduction(TNR)时序去噪技术解析:原理、平台实践与工程调优路径

随着高画质夜景拍照和高清视频拍摄需求的持续增长,图像传感器在低照度环境下输出信号的噪声问题日益突出。相比空间域降噪(SNR),时序去噪(Temporal Noise Reduction, TNR)利用帧间信息进行融合处理,具备更高的信噪比提升效率及更强的边缘保护能力,已成为移动影像ISP链路中的核心环节。本文系统剖析TNR的算法原理、平台实现机制与工程调试路径,并基于实际开发案例分析其在不同场景下的效果差异及调优方法,为工程师提供从理论到实操的完整路径参考。

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货! 3199

smart-tunnel-ai · 隧道/高速智慧化 AI 应用项目

面向的工程师:一个能跑通、能改、能讲清楚的 Spring Boot + Spring AI 项目。:它不是「调了个 ChatClient 输出一句话」,而是把切块策略、增量入库、来源溯源、防幻觉、工具调用、结构化输出、评估集、密钥守卫、CI 护栏这些工程问题都落到了代码里。每一处都能指向具体类讲取舍。详见。

futurn_hero的博客 272

掌握C++新特性中智能指针的综合指南

本文是一篇关于C++中智能指针的综合指南,旨在深入探讨现代内存管理的核心概念和技术。智能指针是C++中一种强大的工具,可以帮助开发人员更安全、高效地管理内存资源。通过详细解析各种类型的智能指针,包括unique_ptr、shared_ptr和weak_ptr,读者将了解它们的原理、用法和适用场景。本文将重点介绍智能指针的优势,如自动内存释放、避免内存泄漏和循环引用等问题。此外,还将讨论智能指针与传统指针的区别,并提供一些最佳实践和实用技巧,帮助读者在实际项目中正确、高效地使用智能指针。

Lion_Long的博客 1200

LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等)

LeetCode 面试经典 150_多维动态规划_交错字符串(97_C++_中等) 题目描述: 给定三个字符串 s1、s2、s3,请你帮忙验证 s3 是否是由 s1 和 s2 交错 组成的。 两个字符串 s 和 t 交错 的定义与过程如下,其中每个字符串都会被分割成若干 非空 子字符串: - s = s1 + s2 + ... + sn - t = t1 + t2 + ... + tm - |n - m| <= 1 - 交错 是 s1 + t

huayimenghan的博客 205

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

Spring 原理高频面试题全解:Bean 生命周期、三级缓存与 @Transactional 失效(2026 招聘 JD 真题复盘)

按 2026 招聘 JD 与一线面经整理 10 道 Spring 高频题:Bean 生命周期与扩展点顺序、AOP 代理生成时机、三级缓存为何必须三级、构造器注入循环依赖为何无解、@Transactional 六类失效与自调用修复三法、REQUIRES_NEW 连接池耗尽风险、事件总线同步语义与 @TransactionalEventListener、自动配置从 spring.factories 到 imports 的演进、自定义 Starter 三步走,附速查表与三条追问链。

蒙眼过河 315

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

Docker镜像优化:面试高频翻车的简单题

本文深入探讨Docker镜像优化的两大核心层面:体积优化与构建速度优化。指出仅关注镜像瘦身(如使用Alpine)是表面理解,真正关键在于平衡空间与时间——在DevOps流水线中,构建速度常优先于体积。文章详解了多阶段构建、缓存利用、.dockerignore文件等高效策略,并揭示Alpine镜像虽小但存在兼容性、依赖缺失等风险,强调需结合业务场景权衡选择。掌握这些细节,方能在面试中展现真实技术深度,脱颖而出。

java后端架构 201

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

AI 全栈开发工程师【二面】

传统的大模型应用通常采用:用户输入 → Prompt → LLM → 输出结果这种模式适合简单问答、文本生成和信息提取等任务。但对于复杂业务,仅依靠一次模型调用往往不够。例如,用户提出:帮我查询某个地区近三个月销量最高的产品,并分析销量变化原因。理解用户需求。拆解查询条件。调用数据库或外部工具。获取查询结果。分析数据。生成最终报告。Agent 的核心价值在于让大模型不仅能够生成文本,还能够根据任务目标进行规划、调用工具、观察执行结果,并根据结果调整后续行动。

qq_22841387的博客 447

从 MLIR Toy Tutorial 到自定义硬件方言 Pass:一份 AI 编译器面试项目实战指南

AI 编译器岗位的面试,通常不会只问你「什么是算子融合」这种概念题,而是会顺着简历上的项目往下挖:你写的这个 Pass 解决了什么问题?IR 是怎么设计的?lowering 的边界在哪?为什么这里要插一个 Op 而不是直接生成循环?一个基于 MLIR 的小项目,恰好能覆盖这些追问点。它足够「真」——你能讲清楚 IR、Dialect、Pass、Lowering 的完整链路;又足够「小」——不需要真的去写一个后端,也不需要跑在真实硬件上。先讲 MLIR 的核心思想、分层设计和功能;

Maxwell_Newton的博客 336

【AI Agent面试系列】上下文管理1

工具返回价值密度最低、体积最大(常占 30%~60%),清理它收益最高、损失最小。摘要对话会丢语义细节,代价更高。按"价值密度从低到高"排序,不是按"体积从大到小"。

355

邓明 Agent 系统面试-意图识别学习笔记

不要只是做意图识别而不做测评,就好像要评估 RAG 准确性,在接口服务要测试响应时延,超时控制等等,这里也要关注意图识别准确率,如果面试官认为项目指标太高是在吹牛,关键就是回答因为 Agent 解决的是特定领域的意图识别,识别场景单一,另外就是因为用户输入相对简单。意图识别影响 prompt/spec 的加载,意图识别影响上下文组织,意图识别影响工具选择,意图识别影响 prompt 建议,意图识别得到的意图不是让模型随机生成而是候选类别里去做选择。2.意图识别的原因,以及意图识别得到的是什么?

m0_57222081的博客 212

上位机面试:值类型 vs 引用类型

大部分教程会告诉你"值类型在栈上,引用类型在堆上"。如果 ④ 和 ⑤ 都用 99,⑤ 打印出 99 时你分不清是"第 3 条和第 4 条是最容易混的,也是面试最爱追问的地方。很多人把"传引用类型的参数"当成"引用传递",这是错的。所以那句"引用类型比较就是比地址"不是通则——跑 100 万次对比,数量级差异很明显。记住这张图,下面所有现象都能推出来。这一行,才是真正的"按引用传递"。的核心原因——泛型不需要装箱。生效了"还是"根本没生效"。,比背"栈和堆"高一个层次。,这是测试设计的基本要求。

hanxiaodihhh的博客 201

# Linux 系统编程深度解析:从文件 I/O 到高并发网络

Linux 系统编程,就是用 C/C++ 等语言,直接调用 Linux 内核提供的接口(系统调用)来操作硬件资源(文件、内存、CPU、网络)的编程方式。你写过的 、、、,全部都是系统调用;你写过的 、、,是库函数,库函数底层最终还是调用系统调用。CPU 有特权级别(x86 上 ring 0 是内核态,ring 3 是用户态):应用程序跑在用户态。当你调用 时,CPU 会通过 或 指令触发陷入(trap),切换到内核态,由内核完成真正的磁盘读取,再切回用户态返回结果。 为什么要区分两个态? 安全:用户

LJM_X的博客 362

C++ 运行时多态与虚函数机制全面剖析【面试重点】

构成C++ 运行时多态必须是基类的指针或者引用调用虚函数。被调用的函数必须是虚函数,并且派生类必须对该虚函数完成重写/覆盖(Override)。只有基类的指针或引用才能既指向基类对象,又指向派生类对象(切片机制);而只有完成了虚函数重写,派生类与基类才具备不同的函数行为,达到“指向谁就调用谁”的效果。在类成员函数的前面加上virtual关键字修饰,该成员函数就成为了虚函数。public:// 成员函数前加 virtual 修饰,声明为虚函数。

Fuyo_0209的博客 435

[特殊字符]中粮集团秋招|11.7线上笔试+AI双环节

#中粮集团校招 #中粮笔试题库 #中粮笔试 #2027秋招 #央企笔试 #职豚题库 #秋招笔试 #AI面试 #校招备考。✨拉开分差重点,一定要背 ▪部分岗位附带专业考题 ▪笔试结束马上衔接 AI 面试,高频题:自我介绍、求职动机、岗位匹配,提前备好思路。收到中粮笔试邮件的宝子集合📩 这次是线上笔试 + AI 面试连在一起按顺序作答 很多人容易忽略 AI 面试环节,踩大坑!✅考试:11 月 7 日(周六)10:00–11:40,合计 100 分钟 ✅。

Bxy886的博客 214

「设计一个在线文档协同编辑系统」:从 WebSocket、OT/CRDT 到快照回放,一篇讲透这道面试顶流题

大厂面试顶流题:设计飞书式在线文档协同编辑系统。从 WebSocket 长连接、OT 与 CRDT 核心原理、可运行 Java 代码讲起,覆盖文档 Actor 串行定序、Redis/Kafka 跨节点广播、快照 + OpLog 版本回放、断线离线合并、光标同步、权限管控。拆解并发冲突收敛难点,附 18 条速查表,面试可直接背诵,项目可当作设计文档。来聊聊你选 OT 还是 CRDT?

xiaokjv的博客 276

AI面试复盘系统:从模糊感受到可迭代优化

复盘的价值不在于给上一场打分,而在于把“我好像不太行”转换成“第 3 类追问下我的方案缺少容量估算”——后者才是能改变的。系统的作用,是让这个转换每次都发生,并且在下一次面试时告诉你它到底有没有发生。海量精选技术文档和实战案例持续更新,敬请关注【风骏时光少年】

m0_55877125的博客 145
上一篇: UC故事2011/12/20 重温旧梦
下一篇: 读书时间 2011/12/23 iPhone/iPad
printf1998
博客等级 码龄16年 14粉丝 196原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值