本文介绍了一种在Docker容器中安全运行OpenClaw AI助手的方案。通过使用支持systemd的Ubuntu容器，用户可以避免直接安装到主机系统带来的安全风险，同时享受轻量化的资源占用。文章详细演示了从创建容器、安装Node.js和Chrome浏览器，到配置中文环境、设置飞书插件和火山引擎API的全过程。这种方法既保证了环境隔离性，又提供了完整的浏览器功能支持，是体验OpenClaw的理想

本文介绍了一种利用Selenium搭建免费Web搜索API服务的方法，让AI智能体能够获取实时网络信息。针对主流搜索API付费和调用限制的问题，该方案通过模拟人类浏览器操作实现"曲线救国"：使用Selenium无头模式访问Bing Copilot搜索页面，提取整理结果后通过Flask API返回。文章详细展示了服务端实现代码，包括Chrome配置、iframe处理、结果提取等关

摘要 本文介绍使用byte_micro_perf和llmperf两款工具测试GPU性能的方法。测试分为微观算力测试和宏观推理测试两个层次：前者测试基础计算单元性能（如矩阵乘法、激活函数等），后者测试真实大语言模型的端到端性能（如吞吐量、延迟）。文中详细说明了测试环境准备、模型下载、Docker容器配置等步骤，并提供了测试结果解读方法。通过这两个工具，用户可以获取专业级的GPU性能数据，为硬件选择提

本文介绍了一种在Docker容器中安全运行OpenClaw AI助手的方案。通过使用支持systemd的Ubuntu容器，用户可以避免直接安装到主机系统带来的安全风险，同时享受轻量化的资源占用。文章详细演示了从创建容器、安装Node.js和Chrome浏览器，到配置中文环境、设置飞书插件和火山引擎API的全过程。这种方法既保证了环境隔离性，又提供了完整的浏览器功能支持，是体验OpenClaw的理想

本文介绍了一种自动化获取百度Apollo自动驾驶平台参数解释的方法。针对Trae工具缺乏API接口和手动查询效率低的问题，设计了一个Python脚本，通过模拟人工操作实现参数解释的批量获取。脚本采用图像识别技术定位界面元素，建立"输入-查询-复制-保存"的自动化流程，并通过OpenCV检测按钮状态确保操作准确性。该方法解决了Apollo 9.0版本2000多个参数的手动查询难题

本文介绍了在星图AI算力平台上训练PETRV2-BEV模型的全流程。BEV（鸟瞰图）模型是自动驾驶领域的重要技术，能够将多视角传感器数据转换为统一的俯视图。文章详细讲解了云端训练的优势，包括按需使用GPU资源、预置环境等。操作步骤涵盖：创建算力实例、连接容器环境、准备训练数据、执行模型训练和验证等关键环节，特别介绍了数据预处理、精度测试指标解读以及VisualDL可视化工具的使用技巧。通过云端平台

【代码】RK3588上CPU和GPU算力以及opencv resize的性能对比测试。

本文介绍了基于Qt+Qml客户端和Python服务端的网络通信原型系统。该方案充分利用Qt+Qml的界面优势与Python的后端处理能力，实现了一个典型的客户端-服务器架构。系统支持自动状态更新、多种预设命令、自定义JSON命令及实时响应显示等功能，适用于物联网监控、数据可视化等场景。文章重点解析了QML的数据绑定机制如何实现UI自动更新，并提供了服务端命令处理与客户端交互的代码实现示例。这种组合

架构设计H100 GPU 提供了多种配置，包括 GH100 全尺寸版本、SXM5板型以及PCIe板型。全尺寸GH100包含8个GPCs、72个TPCs和144个SMs，而SXM5和PCIe板型分别拥有132和114个SMs。每个SM配备128个FP32 CUDA核心，全尺寸GH100总计有18432个，SXM5和PCIe版则分别为16896和14592个。张量核心第四代张量核心，每个SM包含4个，

GPU优化方法总结