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RSS订阅原创 从 Camera 到 NPU：一张图理解端侧多媒体 + AI 的数据流
端侧设备（手机、平板、智能眼镜、车机）里，一帧图像从 Sensor 采集，到屏幕上显示或编码上传，中间要经过一整条流水线：Sensor → ISP → 内存 → NPU/GPU → Display/Encoder。AI 相机、视频增强、端侧大模型，看起来只是“多加几个神经网络”，本质却是在这条已经很紧张的带宽流水线上又塞进了一堆高频读写。这篇文章用一张完整数据流图，把多媒体链路和 AI 插入点一口气画清楚，并重点解释：为什么很多“AI 相机”卡在带宽和内存系统，而不是算法不够高级——理解了这条链路，你会更清
2025-11-21 09:13:55
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原创 Cache 是怎么帮你省带宽的？从 L1/L2 到系统 Cache 的角色分工
很多人看 SoC/GPU/NPU 参数表时，只盯着：算力多少 TOPS、内存带宽多少 GB/s。但中间还有一整层经常被忽略的角色：**缓存（Cache）**。
2025-11-18 09:18:14
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原创 芯片设计全流程扫盲：架构、RTL、验证、物理实现都在忙什么
一颗量产芯片，从「有个产品想法」到「真正在手机/车机/服务器里跑起来」，中间要经过一整条复杂的流程：Spec 需求和架构评审、uArch 微架构设计、RTL 编码、DV 验证、综合与布局布线、流片与封装测试。每一环都在关注不同的指标——有人盯性能和功耗，有人盯面积和成本，有人盯功能正确，有人盯产线良率，而软件/产品团队在不同阶段也会以完全不同的方式介入。本文用一条简单的流程图串起：**Spec → uArch → RTL → DV → 综合/布局布线 → 测试/量产**，逐段解释各岗位在忙什么、在乎什么，以
2025-11-14 14:57:33
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原创 算力≠速度：TOPS、GFLOPS、带宽、延迟这些指标怎么读？
规格表上各种数字：NPU 30 TOPS、GPU 60 TFLOPS、内存带宽 200 GB/s、AI 算力 xx TOPS/W，看起来一个比一个炸裂。但真到业务落地，你常常会发现：模型跑不满、延迟超预期、设备发烫，体验和“纸面性能”完全对不上。原因很简单：TOPS/GFLOPS 只是“**峰值算力**”，而真实速度还要看 **可用算力、内存带宽、访存延迟、功耗与能效** 这几个维度一起配合。本文拆解这些常见 KPI 的真实含义，用几个典型“被营销话术忽悠”的场景，教你怎么读参数表、怎么识别“数字很好看但跑
2025-11-13 17:02:06
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原创 HBM、DDR、LPDDR 到底差在哪？从手机到数据中心的一条内存带宽线
这篇文章从工程视角把 HBM、DDR、LPDDR 三种主流内存放在一张线上比较：谁在手机、平板、智能眼镜里扛流量，谁在服务器和 GPU 卡上扛带宽，它们在带宽、功耗、容量、封装和成本上的本质区别是什么。文章不会堆大量参数，而是通过 UML/架构图和几张对比表，讲清楚一件事：**在做 SoC/GPU/NPU 架构、AI 选型和性能分析时，应该怎样理解“内存这条短板”，以及不同内存形态各自适合什么场景。**
2025-11-11 07:52:46
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原创 SoC 是什么？从应用处理器到 AI SoC 的演进逻辑
SoC（System on Chip）是把计算、存储、互联、外设和安全等功能高度集成在单颗芯片上的“微型计算机”，传统移动 **AP（Application Processor）** 以 CPU+GPU 为中心，满足通用应用和多媒体需求；随着 AI、影像与实时多传感融合兴起，**AI SoC** 在 AP 基础上进一步把 **NPU/ISP/高能效编解码器/系统级缓存/安全子系统** 等深度集成，通过片上 **NoC/Fabric** 与 **LPDDR/（服务器场景下的）HBM** 构成“算力—带宽—能耗
2025-11-10 08:13:17
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原创 CPU、GPU、NPU 到底怎么分工？一图看懂现代算力三驾马车
这篇文章用一张系统结构图，把三者在 SoC / 服务器里的位置和职责讲清楚，再从**架构视角**梳理：谁负责“算”、谁负责“管”、谁负责“省电”，以及它们如何协同跑完一次 AI 任务。
2025-11-09 16:00:00
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原创 Roofline 视角：算术强度与瓶颈定位，用一张图看清 AI 推理卡在哪
买卡看 TOPS，看 FLOPS，看显存大小，是现在做 AI 的“标准动作”。但你一定遇到过这种情况：纸面算力看起来很强，模型一上去却跑不满，利用率常年 20%–40%，设备发热、耗电，体验也一般。差的那块拼图，就是“算力 vs 带宽”的视角——Roofline 模型。
2025-11-09 09:11:01
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原创 从一行 PyTorch 到硅片：AI 推理在 SoC 里的真实路径
大多数时候，我们写下一行 `y = model(x)`，看着显卡功耗拉满、手机发热，就默认“硬件在干活”。但这中间到底发生了什么？这篇文章从**一行 PyTorch 推理代码**出发，一路往下剥：从张量和计算图，到算子内核与运行时，再到驱动、命令队列、DMA、Cache、执行单元，最后落到 SoC 硅片上真实翻转的那些寄存器与晶体管。
2025-11-08 20:08:48
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原创 NVIDIA Dynamo 实战手册：分布式推理的“调度器 + 路由器 + KV 管理 + 超低延迟通信”
这篇是给“要把推理跑到多机多卡，还想把成本压下去”的工程师看的 Dynamo 入门到实操。先把它和 Dynamo-Triton 的关系说清，再把四大组件（Planner、Smart Router、KV Cache Manager、NIXL）逐一拆开，解释为什么“**解耦 prefill 与 decode**”能让吞吐上去。然后给出**最小复现**：本机一条命令起前端 + SGLang 后端，curl 就能打；再做一版“解耦服务”的小实验，看路由与 KV 复用怎么生效。最后补上 K8s 部署要点、观测指标（T
2025-10-31 07:00:00
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原创 Roofline 实战：算术强度、层级带宽与瓶颈定位（含 AXPY/GEMM 最小复现）
一张 Roofline 图就够把性能问题说清：横轴是算术强度，纵轴是实测性能；点贴斜线是带宽受限，贴水平线是计算受限。本文用可复现的 AXPY（带宽型）与 GEMM（计算型）做对照，给出统一的 FLOPs/Bytes 计数方法（含 FMA 与不同精度通道），并用层级 Roofline 把“被卡在哪一层内存”落到实处。配套三套主流工具的最小流程（Nsight Compute / Omniperf / Advisor），读图-验证-改进一气呵成，避免空谈。
2025-10-30 21:30:00
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原创 多摄/长焦稳像：双 OIS × Gyro EIS 的时间域协同与控制实战
长焦模组对角抖极为敏感，单一 OIS 或纯 EIS 难以覆盖全频段与复杂机身扰动。本文面向工程实现，给出“机械光学稳定 + 惯导电子稳定”的时间域协同方案：以精确的 IMU–Sensor 对时为基础，建立像移—角速—执行器的物理映射，设计 OIS 内环与 EIS 外环的带宽分配与互斥调度，结合滚动快门帧内轨迹重建与多摄切换过渡策略，覆盖工厂/在机标定、在线监控与异常降级，帮助长焦与多摄系统稳定获得更高的分辨率与画面一致性。
2025-10-30 20:30:00
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原创 GPU 是什么：吞吐优先与并行隐藏延迟的核心心智
本文用“吞吐优先 vs 低延迟”的对照建立理解 GPU 的第一原则，解释 SIMT 与 warp 成组执行、线程层次与内存层次（寄存器/共享内存/L1/L2/显存）如何共同服务于“把同一类计算同时做很多次”。给出三条实用判断：任务能否规则切块并行、算得多是否能显著超过搬得多、控制流是否简单可预测。
2025-10-30 10:25:04
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原创 HDR 视频码控自适应实战：场景 × 运动 × 亮度的三级协同
HDR 视频在同等码率下要同时守住高光细节与暗部噪声，传统单一维度的码控很难兼顾。本文给出一套“场景–运动–亮度”三级协同的码控自适应方案：场景级决定目标码率/GOP/参考层级与 VBV 窗口，运动级按全局/局部运动能量调整 B 帧深度、I/IDR 插入与搜索范围，亮度级基于 PQ 直方图与高光掩码生成 QP Map/Tile QP 偏置，保证高光与肤色区域的主观质量。方案包含前视分析、策略向量到编码器控制的映射、在线回退与监控指标，适配端上编码与云端转码的实战落地。
2025-10-29 20:30:00
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原创 别把 Future 当黑盒：搞懂 Future / Pin / Send / Sync 的运行边界
从“Future 就是一个可轮询的状态机”出发，按内存与并发语义把异步的关键约束讲清：为何 `async fn` 生成的 Future 多为 `!Unpin`，`Pin` 如何保证自引用安全；`Send/Sync` 在跨线程调度中的要求如何由捕获环境决定；何时必须把阻塞代码隔离到 `spawn_blocking` 或线程池；以及跨运行时交互时的注意点与兼容做法。配套常见报错的定位思路与重构清单，帮助在实际项目中写出稳定可测的异步代码。
2025-10-28 20:30:00
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原创 AI 前沿不掉队：RSS 聚合、关键词预警与文献图谱的高效工作流
写代码的人不需要被碎片化资讯绑架。把信息入口收紧成几条高价值通道（arXiv RSS、AMiner 检索、OpenReview 动态），用布尔查询和关键词白/黑名单定义“我该看到什么”，再用去重与优先级打分把每天的输入压到可处理的量。读论文不做笔记等于没读：三句话摘要（问题—方法—结论）、一张方法示意、一个最小复现卡片（任务/数据/指标/脚本）就足够把知识装进工程体系。专题攻关时，用文献图谱把上下游与竞品路线一次性展开，避免盲目追热点。全文给出可直接复制的 RSS/检索策略、打分规则、复现卡片模板，以及 U
2025-10-28 09:18:51
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原创 少写重复，多写逻辑：从 `macro_rules!` 到过程宏 `derive` 的实战指南
这篇聚焦“编译期生成代码但保持可维护”。先用 `macro_rules!` 解决局部样板与小型 DSL，再上升到过程宏处理跨模块的重复（如自动实现 `Display/From/Builder`、校验入参、插桩日志等）。给出项目拆分与最小依赖组合（`proc-macro` + `syn` + `quote`）、可读可控的代码生成方式、常见坑（卫生、`Span`、递归膨胀、错误信息不友好）与定位技巧（`cargo expand`/最小复现）。最终形成一套“先声明式，后过程宏；先约束，后生成”的实战方法。
2025-10-28 09:16:02
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原创 别再纠结该返回啥：Result/Option 到 thiserror/anyhow 的落地套路
面向“库 × 应用”分层，给出一套能直接复用的错误返回与传播策略：底层库用 `Result` 搭配 `thiserror` 精准建模、应用层用 `anyhow` 汇聚并补充上下文；结合 `Backtrace`、结构化日志与指标，把错误变成可定位、可观测、可回归的信号。文中以真实工程片段为主，涵盖同步/异步场景、跨线程任务、错误码对外暴露与边界收敛，最终形成一套可复制的错误处理底盘。
2025-10-28 08:59:36
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原创 LOFIC / 全局快门在移动端的可行性：曝光容限、读出噪声与算力预算
手机端引入 LOFIC 与全局快门的核心权衡在于：在有限像素面积与功耗下，如何换取更高的动态范围与运动场景鲁棒性。LOFIC 通过侧向溢流到积分电容扩大满井并保持较高转换增益，全局快门在帧内一次性采样消除行时序伪影，但需付出像素填充率、读出噪声与片上存储功耗的代价。本文以工程可实操为目标，给出像素与读出链的简化模型、曝光损益测算、数据率与带宽估算、端到端算力与热预算方法，配套寄存器配置流程、帧内/帧间切换策略与验证清单，帮助在真实移动 SoC 与 ISP 约束下完成可行性评估与原型落地。
2025-10-27 13:24:38
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原创 看懂数据的那一刻：Rust 模式匹配的实战心法（match / if let / 解构）
把“值长什么样”写进代码本身，是 Rust 模式匹配带来的最大红利。本文围绕 `match`、`if let`、`while let` 与解构写法，给出可直接落地的套路：如何在枚举/结构体/元组/切片上做层层解构，何时用守卫与 `@` 绑定把条件收拢到一处，`or`-patterns 与切片模式在协议/日志解析中的价值，以及 `let-else` 在早退与错误处理里的清爽用法。配套的反例与重构建议，帮助你把“复杂条件判断”改写成“可读、可验证”的模式分支。
2025-10-26 12:30:00
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原创 零成本多态的边界：Rust Trait × 泛型 × 分发策略实战
围绕“抽象不牺牲性能”的目标，系统梳理 Rust 中三种常见分发路径：泛型单态化（静态分发）、`Box/Arc<dyn Trait>`（动态分发）与“枚举分发”。结合对象安全的判定规则与约束写法，解释为什么有些 API 无法被对象化，以及如何通过拆分接口、GAT、HRTB 等手段化解。针对“特化”这一热门话题，给出当前可用的稳定替代方案与工程落地模板，并用基准与火焰图对比不同分发策略的真实开销，帮助在插件系统、序列化后端、HTTP 中间件等场景做出可验证的选型。
2025-10-25 13:00:00
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原创 生命周期不是语法糖：从借用检查器到 `‘static` 的边界
从“谁拥有、谁更久”这两个维度切入，把生命周期规则落在可执行的工程实践上：先用省略规则覆盖 80% 场景，再讨论何时必须显式标注；系统梳理常见反模式（返回局部引用、交错读写导致的活性过长、`spawn`/`async` 捕获借用等）以及可落地的重构手法（返回拥有值、`Cow`/`Arc`、索引代替引用、作用域切分）。同时讲清结构体/枚举中的引用字段、`dyn Trait + 'static` 与线程、`for<'a>` 高阶生命周期约束等边界问题，让“编译不过”都有明确定位与改造路径。
2025-10-25 06:00:00
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原创 工程化脚手架：Testing/Doc/CI 的最小可用模板
这篇将搭出一个可直接落地的 Rust 项目“底盘”：统一的工作空间结构、分层测试（单元/集成/端到端）、文档注释与 doctest 同步校验、覆盖率与基准测试的量化方法，以及最小化的 CI 流程与版本发布规范。目标是让团队在一天内完成从“能跑能测”到“能发可回溯”的闭环，后续只需在此模板上叠加业务代码即可。
2025-10-24 20:30:00
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原创 语法速通但不走捷径：变量绑定、所有权与借用的工程化理解
以“数据从创建到销毁”的完整旅程来理解 Rust 的变量绑定、可变性、所有权、借用与生命周期，让规则不再抽象。文章从日常开发的真实片段出发（函数参数传递、结构体组装、集合与切片操作、并发读写），逐步拆出可复用的判断方法与重构套路：什么时候移动更合适、何时应当克隆、怎样设计函数签名避免不必要的拷贝、如何读懂编译器给出的提示并快速修复。读完后，你可以把这些规则直接落到项目代码里，减少“会编译但不稳”的隐患。
2025-10-24 17:30:00
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原创 Rust 工程起步实战：从环境搭建到 Cargo 工作空间
这篇作为专栏的开篇，目标是把“能跑、能测、能发”的最小 Rust 工程打通：从开发环境配置与目标平台选择开始，搭建一个可复用的 Cargo 工作空间，内置代码风格与静态检查、单元/集成测试与基准测试、分环境配置与日志追踪、发布优化参数，以及本地与容器化运行的闭环。文章提供每一步落地的目录结构与命令清单，读完即可直接在你的机器上初始化模板，并在后续项目中复用。
2025-10-24 14:30:00
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原创 研发工程师的 AI 学习实战手册：从论文到可跑的代码
这不是一篇空谈学习方法的文章，而是把“看论文→跑代码→做结果→写出来”串成一条能落地的工程链。内容聚焦研发日常：怎么用 arXiv RSS 和学术搜索把信息收齐并做去重，如何用 5 分钟判断一篇论文值不值得精读，选数据集时避免“样本分布错位”，复现实验时把环境、随机种子、数据预处理和学习率调度对齐，训练过程用 TensorBoard 做对比可视化，最后把模型导出为 ONNX／TFLite，做一次像样的推理基准与精度—速度权衡。文中还会给出常用指标清单（分类／检测／分割／生成）、最小可行项目示例（图像增强、小
2025-10-24 11:18:45
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原创 自建合规数字图书馆实战 02：裸机/NAS/VPS 一体化架构与服务编排
面向研发与运维场景，给出合规私人数字图书馆的整体技术蓝图：在裸机、NAS 与 VPS 的多形态下，完成存储、网络、安全、认证、业务服务、检索、备份与观测的统筹设计，并以可编排的方式稳定落地。文章对比不同部署形态的性能与成本，给出文件库与对象库的分层方案，明确反向代理与访问分级，梳理 Calibre-Web/OPDS/检索的服务拆分，最后覆盖备份容灾、监控告警、IaC 与灰度发布策略，确保小团队也能以低风险维护一套长期可演进的系统。
2025-10-24 09:54:21
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原创 自建合规数字图书馆实战 01：版权边界、许可判别与“白名单”来源
本文面向研发与工程实践，给出自建**合规**私人数字图书馆的首要基线：明确版权边界、建立可执行的许可判别流程、制定来源“白名单”标准，并将“来源与许可”变成**可落地的数据与审计记录**。文章聚焦工程侧可实施要点：许可类型的机器可判别规则、元数据与文件分离、导入与去重前置校验、LICENSE 记录设计、访问控制与最小化原则，以及与 Calibre/OPDS/Meilisearch/OCR 等常用组件的对接要点。目标是让研发人员在开始任何采集与索引前，先把合规底座一次打牢，后续扩展检索、同步与备份时不再返工。
2025-10-23 23:12:33
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原创 相册管线的资产版本化：HDR/SDR 双资产管理与快速回滚实战
移动端相册既要保存高动态范围的观感，又要保证在不支持 HDR 的环境下稳定显示，最务实的做法是引入“同一内容的双资产”与可追溯的版本化模型。本文给出工程侧可落地的资产/变体/版本三层结构、HDR↔SDR 映射与一致性校验方案，覆盖导入与生成、命名与索引、元数据写入顺序、非破坏式编辑记录、空间回收与一键回滚等关键环节，帮助相册管线在复杂编辑与跨端分发场景中保持可靠、可审计、可恢复。
2025-10-23 22:57:46
952
原创 移动端 HDR10+ vs Dolby Vision：元数据工作流与真实观感的工程对比
本文聚焦移动端场景下 HDR10+ 与 Dolby Vision 的工程差异：从元数据模型、码流与容器、OS/SoC 解码到显示链路、播放器与系统合成、色调映射策略、兼容与降级、功耗与时延，再到可复现的实测方案与观感评估。文章不做概念堆砌，只提供可落地的工作流拆分与问题定位清单，帮助研发与测试团队在同一套设备与素材上得到稳定、可比的结果。
2025-10-22 21:44:23
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原创 Ultra HDR（JPEG\_R）编辑器实战：裁剪、旋转与滤镜后的增益图重建与再编码
本文面向端侧编辑器在处理 Ultra HDR（JPEG\_R）时的工程实现要点：当用户完成裁剪、旋转、缩放或套用滤镜后，如何保证主图与增益图在空间与光度上的一致性，并以最小质量损失完成再编码。文章给出变换模型、滤镜影响评估、增益图重建与量化配置、元数据同步与一致性校验的实操清单，兼顾性能与画质，适配常见相册/编辑器工作流。
2025-10-21 10:15:20
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原创 EKF 融合里程计与 IMU：从零搭起二维姿态定位器
目标是给移动机器人做一个能落板的 2D EKF：状态含 $[x,y,\theta]$ 与陀螺 $z$ 轴零偏，预测用“里程计线速度 + IMU 角速度”，更新用“里程计航向（可选位置）或外部定位”。文中给出离散化模型、雅可比、时间戳对齐方法与 C++ 实现骨架，并在下篇补齐 Q/R 的确定、NIS/NEES 一致性检验与调参流程。
2025-10-20 11:58:34
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原创 AI-ISP 线上灰度放量 SOP：质量闸门、兜底降级与一键回滚
AI-ISP 把模型塞进实时影像链（NPU/DSP/GPU 协同），上线最怕“画质抖、时延飘、温度飞”。本文沉淀一套**可直接落地**的线上灰度放量 SOP：1. 先用**线下准入**把“能发/不能发”定死；2. 按**机型×OS×入口×光型**分群放量（1%→5%→25%→100%），每档配**质量闸门**与告警；3. 任何异常触发**Fail-Safe 兜底**（参数降级/模块旁路），必要时**一键回滚**；4. 全链路**打点与原因码**让问题可追、可复盘、可复现。给出阈值、动作映射与远端配置
2025-10-19 13:00:00
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原创 HDR 直播监看色彩校准：Probe＋色卡到手机/电视端一致性的硬核做法
直播链条长：采集→编码→分发→解码→合成→面板。只要某一层把“颜色/亮度的合同”签错，监看端就会“偏亮/偏灰/偏色”。这篇把**校准与一致性**拆成三段：1. **量测与基线**：用 Probe（色度计/分光）＋色卡把拍摄端、参考监视器、手机/电视端各自的白点/峰值/EOTF量出来；2. **元数据与信令**：从编码器到 CMAF/fMP4/HLS，确保 BT.2020＋PQ/HLG、ST-2086、MaxCLL/FALL 一路不掉、不改、不乱；3. **终端对齐**：Android/iOS/tvOS
2025-10-18 13:00:00
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原创 HDR 播放偏亮/偏灰的跨层定位：峰值亮度、系统映射与应用 headroom 实战
“偏亮”“偏灰”不是一句话的锅，它可能出在**面板能力**（峰值/ABL）、**系统合成与映射**（dataspace/TM/SDR dim）、也可能是**应用侧 headroom 与解码渲染**（scRGB/HDR layer/元数据）没对齐。本文给出一套工程化的**跨层定位**方法：用可复现的测试卡与打点，把问题按“面板→系统→应用”三段拆开；每段提供**探针、自检项与修复动作**（含阈值与 adb/dumpsys 校验）。结尾附**故障树**与**回归门禁脚本**，让“偏亮/偏灰”从拍脑袋变成清单化排
2025-10-17 20:00:00
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原创 CameraX 扩展跨机型一致性回归：HDR / Night / Bokeh 的工程方法学
同一个 App、同一套 UI，切到不同品牌/芯片/镜头，CameraX 扩展（HDR/Night/Bokeh）输出往往“风格飘”“耗时抖”。本文给出一套可直接落地的**一致性回归方法学**：先用**能力探针**和**设备矩阵**把可用性与限制收集齐，再用**固定链路的批量采集脚本**在关键场景生成样片；以**统一指标体系**（HDR 的高光与肤色、Night 的噪声与细节、Bokeh 的边缘与孔洞）做评估，接到**CI 门禁与灰度/回滚**。结果是：扩展能否开、在哪些机型（镜头/OS）开、多大比例开，全部有
2025-10-16 20:00:00
1448
原创 ZSL HDR 实战：帧选帧 × 去 Ghost 的提效策略与 UX 提示联动
ZSL（Zero Shutter Lag）把快门时刻落在**环形缓存**上，先拍后算。HDR 要在极短时窗里做：**挑对“主帧”+淘汰“坏帧”**，再用**去 Ghost**把运动体与抖动收拾干净。本文给出可直接落地的**规范与实现要点**：
2025-10-15 20:00:00
1862
原创 刹停与安全落地：指令超时、软限位与看门狗的组合拳
目标是在异常情况下把移动机器人或电机系统稳定地带入“安全状态”，且可恢复可追溯。本文给出一套可直接上板的实现：**指令超时触发软刹**、**基于位置/姿态/里程的软限位与限速带**、以及**看门狗喂狗门控**，用统一的安全状态机管理。
2025-10-15 07:00:00
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原创 端侧 HDR 主观测试协议 2.0：感知与指标的工程对齐
把“看起来好不好”的争论，收敛成能落在版本门禁上的数字。协议 2.0 从**环境/设备/观察员**三端立**规范**，用一套对 HDR 友好的主观方法（ACR-HDR/DSCQS/成对比较）产出稳定的 **MOS/DMOS**，再与端侧可计算的**客观指标**（肤色 ΔE00、Δu′v′、亮度 ΔEV、RRI、带状分数、FALL/CLL 命中率等）做回归，形成**PASS/GRAY/FAIL** 的阈值与放量门槛。文内给出样片分桶、评分流程、数据清洗、指标映射、自动化工具与复核策略，适合接入相册/相机/播放
2025-10-14 20:00:00
1958
原创 IMU 姿态快算：零偏 + 互补滤波，把俯仰横滚稳住
先把陀螺零偏搞准，再用互补滤波把“短期稳定的陀螺积分”和“长期可靠的重力方向/地磁方向”结合起来，1–5 ms 循环内给出平滑的俯仰/横滚/（可选）航向。本文提供静置零偏估计、在线零偏跟踪、互补滤波 α 的计算方法与调参范围，并给出可直接上板的 C++ 实现与验证办法。
2025-10-14 09:51:37
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毕业论文模版+论文写作技巧+答辩攻略
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基于 OpenPose 的人体姿态估计系统（支持深蹲/俯卧撑/硬拉识别 - Python源码+Streamlit界面）图像识别项目源码资源
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基于SpringBoot+Vue的校园失物招领系统（前后端分离+完整源码+数据库脚本）毕业设计
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基于TensorFlow的人脸口罩佩戴检测系统（含完整源码 + Streamlit界面 + 摄像头实时识别）适合毕业设计/课设项目
2025-03-26
基于TensorFlow的垃圾分类系统源码（MobileNetV2 + Streamlit 可视化 + 可训练）
2025-03-26
基于TensorFlow的图像修复系统源码（含GUI可视化界面 + 训练推理 + 单元测试）
2025-03-26
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