本文介绍了基于龙芯2K0300开发板和Lighttpd Web服务器搭建的动态监控仪表盘系统。该系统通过Shell脚本采集CPU使用率、温度、内存和存储等核心指标，利用Chart.js实现可视化表盘展示，具有5秒自动刷新和温度超阈值告警功能。文章详细阐述了环境配置、Lighttpd安装、监控脚本编写等实现步骤，并针对嵌入式环境优化了编码显示、宽度适配等细节。系统采用纯前端方案实现动态刷新，适用于工

本文介绍了在RK3588/RK3576平台上使用RKNNSDK进行模型部署和NPU加速推理的完整流程。首先详细说明了开发环境配置，包括硬件平台参数和软件环境搭建。然后逐步演示了如何安装RKNN运行时库、编译运行示例程序，重点讲解了YOLOv5模型的图片和视频推理实现。针对视频检测场景，文章详细说明了如何通过修改源码添加OpenCV显示功能，包括YUV420SP到BGR的转换、检测框绘制和文字标注等

本文介绍了SSR-Net模型的部署与使用流程。首先在Ubuntu22.04环境下通过conda创建Python3.7虚拟环境，安装TensorFlow1.15等指定版本的依赖包。然后下载SSR-Net源码，针对Python3.7的兼容性问题，修改了demo脚本，用OpenCV替换moviepy实现视频处理，解决了pygame崩溃问题。文中详细展示了修改后的代码实现，包括视频读取、人脸检测、年龄预测

本文对比分析了轻量级离线模型、本地部署大模型和云端API调用大模型三大技术方案。从模型体量、部署位置、算力需求、隐私性等维度进行详细对比，指出轻量级模型适合MCU级设备实现简单感知，本地大模型适用于边缘设备处理复杂推理，云端API则适合大规模低成本部署场景。针对嵌入式领域，重点阐述了本地化部署大模型的技术路径，包括7B以下模型选型、量化工具选择（GPTQ/AWQ/TensorRT等）以及三类典型硬

如何系统性选择适合嵌入式 Web 开发的前端框架，而不只是罗列框架清单。我会基于嵌入式设备的核心约束（资源、兼容性、交互需求），给你一套可落地的「选型方法论」，从评估维度到决策步骤，再到实战选型案例，帮你精准选到匹配的框架。

小米推出首款"大模型+智能家居"解决方案Xiaomi Miloco（小米本地协同智能助手），基于自研7B视觉语言大模型MiMo-VL-Miloco-7B，以米家摄像头为视觉源，实现自然语言交互控制智能家居。该方案包含四层架构，支持端侧视频理解保障隐私，并打通米家与HomeAssistant生态。部署要求x64架构+NVIDIA 30系显卡（8GB显存起），提供Windows/L

SSR-Net是一种超轻量级年龄/性别识别模型，其CoreML版本仅0.17MB，性能接近主流大模型。采用多阶段回归策略，将年龄估计分解为多个小粒度分类任务，解决量化分组问题。支持实时摄像头检测，结合LBP或MTCNN人脸检测器实现高效推理。提供IMDB/WIKI/Morph2等数据集预训练模型，适合移动端及资源受限场景。模型以JSON+H5格式存储，输入64x64 RGB图像，输出年龄值或性别分

国产操作通过多年的发展与生态建设，国产OS已经从‘能用’走向了‘好用’。典型的国产通用操作系统例如：中标麒麟、统信 UOS、华为openEuler、阿里Anolis等，这些操作系统主要应用于桌面与服务器领域，也有嵌入式版本。国产专用嵌入式操作系统目前也取得了较大的发展，典型的例如OpenHarmony、RT-Thread、SylixOS可应用于不同资源配置的嵌入式系统。

国产嵌入式处理器技术应用市场持续拓展，国产化替代势头强劲。嵌入式处理器是嵌入式系统的核心部件，根据不同的功能和性能特点，主要分为嵌入式微处理器（MPU）、嵌入式微控制器（MCU）、嵌入式DSP处理器（DSP）、嵌入式片上系统（SoC）四类。下面就从四类处理器的特点、前期国外处理器产品、当前国产处理器发展状态进行说明。

通过在E2000硬件平台运行普通的多线程切换测试与Xenomai技术框架的多线程实时切换测试比较，Linux系统通过Xenomai的双内核技术进行实时化改造，实时性能获得较大的提高，可以满足嵌入式领域一些软实时应用场景的运用