TensorRT 介绍 可以做为docx使用说明

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#人工智能 #自动驾驶

于 2022-02-25 22:28:44 首次发布
博客主要介绍了TensorRT，TensorRT是信息技术领域相关内容，在人工智能等方面有应用。
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）
丨汀、的博客
06-13 5060
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[1]-最新版快速实践并部署（检索增强生成RAG大模型）
AI应用架构师成长笔记：从实习生到架构师的5年心路历程
AI天才研究院
08-02 1072
本文以一位AI应用架构师5年的成长历程为线索，拆解从实习生→初级工程师→中级工程师→架构师的三个关键阶段——执行层（实现功能）、设计层（构建系统）、战略层（定义价值），结合图像分类API、电商推荐系统、企业级AI平台三个真实项目案例，深度分享技术积累（模型工程化、云原生、MLOps、LLM架构）、思维升级（从点到线到面、从问题解决到预防、从技术到业务）与认知突破（从工具使用者到价值创造者）。无论是刚入行的AI实习生，还是寻求突破的中级工程师，都能从中获得可复制的成长路径、避坑指南与深度思考。阶段目标。
企业AI转型的资源配置，AI应用架构师路线图规划
AI天才研究院
08-03 999
当“AI大模型”“生成式AI”成为企业董事会的高频词时，90%的企业却在AI转型中陷入了“无效投入”的陷阱花数百万买了GPU集群，却因数据质量差无法训练有效模型；招了顶级数据科学家，却因架构不兼容现有系统，模型无法上线；跟风做了AI应用，却因未对齐业务目标，最终沦为“演示工具”。企业AI转型的核心矛盾，从来不是“要不要做AI”，而是**“如何用正确的资源配置，让AI真正落地产生业务价值”**。
深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
weixin_40826634的博客
03-14 1504
用ssh远程的服务器终端只要关闭该终端，训练程序也会中断，是因为虽然ssh的终端是在本地电脑上显示的，但是其实是服务器端的终端，所以关掉ssh的终端，就是关掉了服务器的终端，在终端上运行的程序就会中断，通过使用screen就可以让程序在后台运行，即使关掉终端，程序仍然会在后台运行。：要将nuScenes-map-expansion-v1.3中的basemap、expansion、prediction拷贝到maps下。然后执行find / -name “
【GitHub开源项目实战】RAGFlow 开源项目实战分析：可视化低门槛 RAG 系统构建路径详解
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！
05-16 1053
AGFlow 是由 infiniflow 开源的一款“低门槛 RAG 系统搭建平台”，其核心亮点在于**支持可视化拖拽式构建企业知识问答系统**，尤其适合非工程人员快速完成合同审阅、FAQ 问答、客户支持等场景的上线部署。项目内置丰富组件与模版，支持 PDF、网页、图片等多源数据导入，同时集成 Elasticsearch 实现向量级内容检索与语义增强，整体框架结构清晰，具备极强的场景复用性与工程落地潜力。本文将围绕其源码结构、低代码构建路径、数据处理逻辑与企业实战部署策略展开深度解析。
PaddleOCR-PP-OCRv4推理详解及部署实现（上）
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周同学的博客
07-21 2万+
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利用荣耀 AI 能力开发跨设备协同的 Android 应用：MagicOS 智慧互联 × 多设备任务流转系统级实战解析
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！
05-27 1万+
在荣耀构建的 MagicOS 架构中，AI 与跨设备协同能力成为系统核心竞争力。通过 MagicRing 互联机制、YOYO 意图调度与系统级服务分发模型，Android 应用得以突破单设备边界，实现任务在手机、平板、PC、智慧屏等设备间的无缝迁移与状态保持。本文将基于 2025 年 5 月最新系统架构，结合荣耀官方接口能力，详细解析开发者如何利用系统 AI 感知与调度能力，构建可协作、可迁移、可连续的多设备协同体验，打造新一代智能服务型应用产品。
Llama-2-7b-chat-hf知识管理：企业知识库的智能问答
gitblog_00717的博客
08-30 1051
在数字化转型浪潮中，企业知识管理面临前所未有的挑战。员工每天需要处理海量文档、技术手册、产品资料和客户信息，但传统的关键词搜索往往难以精准定位所需知识。你是否遇到过： - 技术文档堆积如山，却找不到特定问题的解决方案？ - 产品手册更新频繁，员工难以掌握最新信息？ - 客户咨询需要快速响应，但知识检索效率低下？ - 新员工培训周期长，知识传承困难？ Llama-2-7b-chat-hf作为Me...
[项目源码]2024年11月C#相关项目优质项目源码
futureflsl的博客
11-23 1107
序号项目名称文件大小项目时间 1基于C#的企业文档管理系统源码.zip32.64M2023-08-28 2基于C#的医院电子病历系统源码.zip197.15M2023-10-02 3基于C#简单的组态软件开发.zip20.55M2021-12-22 4基于C#的设备信息化管理系统源码.zip293.01M2022-05-27 5基于C#的大型ERP管理系统源码.zip122.83M2023-05-23 6基于C#的网吧管理系统（源码+数据库）.zip3.06M2022-05-24 7基于c#实现MQTT
YOLO-V5 算法和代码解析系列 —— 学习路线规划综述
DAOCHI
12-18 1676
为什么学习 YOLO-V5 ？ 博客文章列表 面向对象 开源项目学习方法 预备知识 项目目录结构
基于ROS1框架集成TensorRT加速引擎实现PointPillars模型对PointCloud2点云数据进行高效3D目标检测的自动驾驶感知系统_支持自定义数据集训练ONNX模型.zip
08-20
压缩包中的“lidar_3d_detector-main”文件夹可能包含了实现点云数据处理和目标检测的核心代码库，而“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”则分别提供了相关的文档说明和使用指南，帮助用户了解如何安装、配置和使用...
基于ONNX和TensorRT的深度学习模型加速转换工具_支持Windows平台下PyTorch模型到TensorRT引擎的高效转换_提供C和C接口的VisualStudi.zip
07-18
附赠资源.docx可能是对工具使用方法的详细说明文档，或者是对转换工具的背景、设计目标、使用场景等进行介绍的资料。说明文件.txt可能是更为简洁的安装指南或快速入门手册，指导用户如何在Windows平台上安装和使用该...
YOLO开发教程.docx
06-05
- 利用Darknet-53作为特征提取的主干网络。该网络结构较深，能够捕捉更丰富的层次特征。 - **多尺度预测：** - 在三个不同的尺度上进行预测，分别对应于网络的最后三个输出层，每个尺度负责检测不同大小的对象。 -...
基于PyTorch框架实现卷积神经网络手写数字识别任务_包含模型训练测试权重保存ONNX导出功能_支持三种TensorRT引擎创建方式_用于深度学习模型从训练到TensorRT加速.zip
08-16
说明文件.txt则是对整个项目的使用、结构和功能的简要介绍。而pytorch_to_TensorRT5-master这部分文件名称表明，项目中可能包含了一个特定的模块或子项目，专注于如何将PyTorch模型转换为TensorRT 5格式，以便在...
2025年教育AI学习路径规划-基础卷（含答案及解析）.docx
08-31
文档《2025年教育AI学习路径规划-基础卷（含答案及解析）.docx》详细介绍了在人工智能领域内，特别是在大规模模型训练和优化方面的新技术和策略。文中通过具体问题的设问和解答方式，对一系列AI学习路径中的关键知识...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 172
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 385
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 296
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 61
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
高效视频分析：基于TensorRT与YOLO多实例并行处理技术
- readme.docx：包含项目文档，详细介绍了项目的功能、使用方法以及注意事项。 - readme.pptx：提供项目介绍的演示文档，可能用于项目讲解或学术交流。 - trt_yolo_video_pipeline-main：包含项目的主要代码，用户...
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