在当前人工智能产业从“大模型训练”向“全场景推理”扩张的浪潮中，我们面临着一个典型的“剪刀差”：一方面是 AI 芯片（NPU）的理论峰值算力（FLOPS）不断刷新纪录，另一方面是真实业务中应用落地的实际性能往往大打折扣。阻碍算力变现的核心矛盾，往往不在于硬件本身，而在于软件栈的厚度。传统的通用计算架构（如 CPU）无法满足神经网络的大规模并行计算需求，而专用架构（DSA）虽然性能强劲，却往往因为开

在当前人工智能产业从“大模型训练”向“全场景推理”扩张的浪潮中，我们面临着一个典型的“剪刀差”：一方面是 AI 芯片（NPU）的理论峰值算力（FLOPS）不断刷新纪录，另一方面是真实业务中应用落地的实际性能往往大打折扣。阻碍算力变现的核心矛盾，往往不在于硬件本身，而在于软件栈的厚度。传统的通用计算架构（如 CPU）无法满足神经网络的大规模并行计算需求，而专用架构（DSA）虽然性能强劲，却往往因为开

在当前人工智能产业从“大模型训练”向“全场景推理”扩张的浪潮中，我们面临着一个典型的“剪刀差”：一方面是 AI 芯片（NPU）的理论峰值算力（FLOPS）不断刷新纪录，另一方面是真实业务中应用落地的实际性能往往大打折扣。阻碍算力变现的核心矛盾，往往不在于硬件本身，而在于软件栈的厚度。传统的通用计算架构（如 CPU）无法满足神经网络的大规模并行计算需求，而专用架构（DSA）虽然性能强劲，却往往因为开

人工智能正在从云端走向边缘，重塑传统农业的面貌。然而，“云端太远，田间太近”，在真实的农业场景中，网络不稳与算力受限成为了 AI 落地的最大阻碍。如何在无网、低功耗的边缘端设备上，实现高精度、实时的病虫害识别？本文将以。

人工智能正在从云端走向边缘，重塑传统农业的面貌。然而，“云端太远，田间太近”，在真实的农业场景中，网络不稳与算力受限成为了 AI 落地的最大阻碍。如何在无网、低功耗的边缘端设备上，实现高精度、实时的病虫害识别？本文将以。

人工智能正在从云端走向边缘，重塑传统农业的面貌。然而，“云端太远，田间太近”，在真实的农业场景中，网络不稳与算力受限成为了 AI 落地的最大阻碍。如何在无网、低功耗的边缘端设备上，实现高精度、实时的病虫害识别？本文将以。

在程序员的世界里，高效的开发工具如同手中的利器，能让我们在代码的海洋中披荆斩棘。今天，我要向大家隆重介绍一款强大的智能开发工具——Marscode，以及它带来的精彩 2024 活动。

【代码】问题随记 —— 【Linux】sshd：no hostkeys available -- exiting.

幕布：文档链接: https://www.mubucm.com/doc/1z3htgqATZ6密码: eueu文章目录1. 方舟编译器构建体系（逐层向下）1. 构建流程 ：2. 构建工具介绍：1. Makefile2. gn3. Ninja1. Ninja的特点：2. 方舟编译器源码编译1. 环境配置1. Ubuntu 环境2. Clang 工具链3. gn 和 Ninja2. 源码编译1. 编译

最后，希望大家都能在这次 2025 HarmonyOS 创新赛 中找到属于自己的突破点。也许你刚刚开始学习 ArkTS，也许你还在犹豫要不要报名，也许你会像去年的我一样，担心时间不够、水平不够——但请相信，真正的成长，往往就藏在那一次“硬着头皮去做”的尝试里。我很庆幸自己没有再次退缩。哪怕作品还有不完美的地方，哪怕代码里仍有待优化的部分，但当我在真机上看到应用顺利运行、动画流畅播放、数据顺利同步的