杭州项目甚是烦琐

作者在杭州参与一个项目已超过预期的50天,期间遇到领导变更、非专业人员加入及科室间的复杂关系等问题,导致项目进度受阻。此外,他还表达了对远距离恋人的思念之情。
     在杭州项目中都呆了有 50天了,项目烦的很那,全院的项目不好办哪!

    本来说在这里最多1个月,没想到到了这个时候,还没有搞完,其实要是几个领导人物还在的话,这里是不会搞到现在的;几个领导一走,给我派过来一个非编程人员,我还要先教他程序流程并熟悉院里的人,再才能帮我实施项目,走了一些弯子,主要是有一些人搞的事情太烦人了。

   项目实施过程中受到多方面的挤压,各个科室很是要命,对立、和睦;好乱的!搞的我们也不能继续正常的搞下去。不爽呀!

   加之女朋友还在远方,这种思念的痛苦又有谁来理解呢!又为什么连一个很好的准备都没有呢!

    不过有一个好处就是:对流程和项目实施方式有了一个新的了解,但烦琐的程序还是搞的人焦头烂额;

    需要订立一个很好的计划!再按照计划细化进行实施,中间根据实际情况再不断的修改计划,最终项目完成!~~

    刚开始在听到这个的时候,我是很不了解这个意思,现在我是理解什么情况了。

   再一个就是饮食方面,这里的口味之前很不习惯,但现在我担心的是我北方以后,怎么再去适应北方的饮食。我现在是吃什么都不行了。(相思)

    我的老婆,我好想你呀!

    已经很久没有说过这种话了,先在想想,有几年了。

【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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