
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
本文介绍如何配置ComfyUI实现后台持久化运行,利用C/S架构特性在关闭浏览器或断开连接后仍可继续生成任务。通过systemd部署、日志管理、显存优化与安全加固,确保服务稳定可靠,适用于长时间渲染与团队协作场景。
本文介绍中小团队如何利用LLaMA-Factory框架和QLoRA技术,在低资源环境下高效微调大模型。通过LoRA低秩适配、4-bit量化等手段,可在单卡消费级GPU上完成百亿参数模型的微调与部署,显著降低算力成本,提升迭代效率。
FaceFusion是一款基于GitHub的开源人脸融合工具,集成RetinaFace、FAN和ArcFace等深度学习模型,实现从检测、对齐到身份迁移与融合的端到端流程。支持GPU加速与模块化扩展,适用于视频创作、数字人等场景,兼顾性能与精度。
vLLM技术上支持beam search,但因与PagedAttention和连续批处理机制存在冲突,会导致显存占用高、吞吐下降,不推荐用于生产环境。建议采用采样策略结合best_of与重排序等替代方案,在保证生成质量的同时维持高性能推理。
Vivado High-Level Synthesis (HLS) 是一种由Xilinx公司开发的设计自动化工具,它允许工程师使用C、C++或System C等高级语言编写功能描述,并将其自动转换成硬件描述语言(HDL),如VHDL或Verilog代码。这个过程被称为综合,它将算法层面的描述转换成硬件层面的实现。Vivado HLS的主要优势在于:加速硬件设计周期:通过减少手动编写和优化HDL代码
深度学习通过多层神经网络自动提取数据特征,彻底改变了传统计算机视觉依赖手工设计特征(如SIFT、HOG)的局限。卷积神经网络(CNN)凭借局部感受野、权值共享和池化机制,成为图像分类、目标检测等任务的核心模型。随着ImageNet等大规模数据集的出现和GPU算力提升,深度学习在视觉任务中的性能显著超越人类水平。本章系统梳理深度学习在计算机视觉领域的关键技术路径,为后续基于PaddlePaddle的
STM32系列微控制器基于ARM Cortex-M内核,以其高性能、低功耗和丰富的外设接口,广泛应用于工业控制与嵌入式传感系统。本章聚焦于STM32在温度监测系统中的典型应用,介绍其核心架构组成,包括GPIO、定时器、ADC与串口通信模块。通过构建一个基础的嵌入式温度采集系统,读者将理解传感器选型、数据采集路径及调试方式,为后续深入解析DS18B20传感器与1-Wire通信协议奠定基础。1-Wir
SYN6288是一款低成本、本地化运行的中文语音合成模块,适用于嵌入式设备。无需联网、低延迟、易集成,通过串口发送文本即可实现自然流畅的语音播报,适合智能家居、健康设备等场景。
微纳米制造技术是指使用一系列精密的工艺技术,在微米到纳米尺度范围内对材料进行加工和制造的技术。其目标是制备具有特定形状、尺寸和功能的微纳米级结构或设备。该技术可以分为光刻技术、蚀刻技术、沉积技术、键合技术、自组装技术等。物联网(Internet of Things,IoT)是一个网络,它通过嵌入式技术将日常用品、设备、机器和各种各样的物品连接到互联网。这种连接允许物品通过网络进行通信和数据交换,无
在现代电子设备中,串行通信作为数据交换的一种基本方式,其重要性不言而喻。其中,通用异步收发传输器(UART)是串口通信中最为广泛的一种形式。本章将简要介绍UART调试工具的基础知识,并通过后续章节深入探讨其在数据传输、错误检测、文件传输、多串口管理和日志记录等方面的应用。UART调试工具用于监视和控制数据在两个设备之间传输,它是开发者和维护者不可或缺的助手。这些工具能够设置通信参数,如波特率、数据







