我之前遇到过一个情况：客户在YOLOv10的neck层加了个自定义的“注意力算子”，导出TensorRT时，这个算子不被支持，只能回退到CPU计算（日志里会显示“Falling back to CPU for operator XXX”）。Profiler显示这个算子占总推理时间的32%，导致延迟从18ms升到24ms。优先用TensorRT加速：确保所有算子都被TensorRT支持（日志无“Fa

适合开发测试（快速验证模型效果），不适合生产（稳定性不如Linux）；Linux CPU：适合无GPU的云服务器、低算力场景（比如安防摄像头批量推理），优先用ONNX加速；Jetson NPU：适合边缘设备（自动驾驶、无人机、巡检机器人），必须用TensorRT量化模型，才能榨干NPU算力。这套流程我在Jetson Orin Nano、Ubuntu 22.04、Windows 11上都测试过，脚本

环境一致：不管是开发机、测试服务器还是生产环境，都用同一个镜像，避免依赖冲突；双版本灵活切换：CPU版轻量，GPU版高效，根据场景选择，代码不用改；API化调用：方便对接业务系统，比如后续可以加个前端页面，做成可视化的检测工具。镜像瘦身：用（多阶段构建），只保留推理需要的文件，把构建过程中的依赖删掉，还能再减小1-2GB体积；多实例部署：用Docker Compose管理多个容器，比如同时启动2个

信息分散：热点散落在微博、知乎、新闻网站、短视频平台，人工筛选要切换N个软件，等汇总完热点已经过时；响应太慢：人工监控只能定时刷取，重大负面舆情发现时已经发酵，错失最佳应对时机；IP易被封：批量抓取平台数据，爬几百条就被封IP，换IP后又很快被限制，监控中断；分析低效：海量舆情数据靠人工分类、判断情感倾向，一天下来处理不了1000条，还容易出错。前阵子帮某品牌做舆情监测系统，需要7×24小时抓取全

做过大规模数据爬取的同学，都懂单机爬虫的痛点：前阵子接了个爬取某行业电商平台商品数据的需求，目标是100万条商品详情。一开始用普通Scrapy单机爬虫跑，结果跑了不到5万条就卡住了——CPU占用率飙升到90%+，请求频繁超时，还因为IP被封直接断爬。更要命的是，中途服务器重启，之前爬取的进度全丢，只能从头再来。后来算了笔账：单机爬虫按每秒3条请求算，100万条需要100多个小时，还不算IP被封、程

本文介绍了如何利用Pyecharts绘制A股行业热力图，直观展示行业涨跌趋势。通过Tushare获取行业分类数据并清洗后，使用Pyecharts的HeatMap功能生成交互式热力图，X轴为行业名称，Y轴为涨跌幅，颜色深浅反映涨跌幅度。该可视化方法能帮助投资者快速识别表现优异或存在风险的行业，优化投资决策。文章还探讨了热力图的优化方法，如调整颜色映射、添加交互功能等，并展望了结合机器学习预测行业趋势

本文介绍了两种Python抓取微博数据的方法：1）通过分析XHR接口使用Requests获取JSON数据，需处理Cookie和反爬；2）使用Selenium模拟浏览器操作抓取页面内容。文章对比了三种抓取方式的优缺点，推荐API接口或Selenium方案，并详细说明了环境准备、Cookie获取、代码实现步骤及注意事项。数据目标包括微博内容、用户、发布时间和链接，最终可导出为CSV文件。两种方法各具特

本文介绍了基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程。通过requests库抓取京东商品评论API数据，利用SnowNLP进行情感分析，将评论分类为正面、负面和中性。文章详细展示了数据预处理、情感评分、可视化分析（词云、情感分布图）以及自动化监控的实现方法，并提供了优化建议如代理池、模型训练和交互式图表。该方案能帮助商家分析产品口碑、识别潜在问题，并支持自动化舆情监控与提醒。

而智能运维Agent通过数据分析和机器学习模型，可以提前发现系统的异常，并预测潜在的故障，从而降低系统宕机的风险。这些智能Agent不仅能自动化执行日常的监控、故障排查、资源调度等任务，还能通过数据分析和机器学习算法进行智能决策，真正实现“无人值守”的运维管理。在DevOps和持续集成（CI）/持续交付（CD）的流程中，智能运维Agent可以自动化地部署和监控应用程序，确保应用的稳定运行，并根据需

本文系统讲解网页爬虫的核心技术——HTML结构解析。首先剖析网页的DOM树形结构，揭示HTML标签层级和属性特点。针对新手常见误区，指出爬虫不能简单复制粘贴的原因。详细介绍BeautifulSoup等解析工具的使用方法，包括标签定位、CSS选择器和属性提取。提供处理复杂网页、动态加载及自动翻页的实战技巧。强调理解网页结构是爬虫开发的基础，需灵活运用工具适应不同场景。文章最后总结爬虫开发的关键要点，