在这个时间点，如果让我推荐一款既能跑在树莓派上，又能撑起 PB 级数据湖的时序数据库，我会毫不犹豫地选择 Apache IoTDB。它抛弃了传统数据库的包袱，用树形模型和文件级集成，真正解决了工业物联网的痛点。别只听我说，建议你自己下载跑一下 Demo，写几行 SQL 感受一下。相关资源通道：⬇️ 开源版下载（Apache 官方）(提示：建议下载包含 Cluster 的版本，单机和集群都能用)🏢

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大家好，我是Dream。转眼间已经研二了，本科学的计算机，说实话当时C++学得挺痛苦的。指针、内存管理、模板这些东西，考试前临时抱佛脚勉强过了。真正让我重新拾起C++，是因为今年上半年做课题需要跑大模型，导师给的服务器GPU不够用，我就想着能不能优化一下推理速度。这一折腾，反而让我发现了C++在AI时代的价值。不夸张地说，现在主流的LLM推理框架，底层基本都是C++写的。作为一个研究生，我觉得这个

Hello大家好，我是Dream。年度博客之星创作分数第九名，说实话，刚看到结果的时候心里是有点复杂的。不是因为名次，而是因为扣分的原因——发布的文章数不够。我承认，我确实没有追求数量上的极致，但这不代表我不够努力。在这个AI大模型井喷的2025年，当所有人都可以用ChatGPT、Claude、文心一言在几秒钟内生成数万字内容的时候，我依然选择坐在电脑前，一个字一个字地敲下自己的故事和技术见解。这

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通过CANN的多Stream并行、算子融合、混合精度等特性，我们成功构建了一个高性能实时视频增强系统。相比传统方案，在性能和成本上都取得了显著优势。随着CANN生态的不断完善，相信会有更多创新应用在各个领域落地。

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这次迁移带给我的，不只是一个可以跑起来的仓颉程序，更多的是对编程本质的重新认识。从Python到仓颉，我体会到了静态类型语言与动态类型语言之间的深层差异。刚开始写仓颉代码时，我总是忘记写类型标注，导致编译器不断报错。这种体验确实不如Python的随取随用来得流畅，但这也让我明白没有标准库并不完全是劣势。它给了你更多的优化空间，让你能够根据具体场景定制最优的解决方案，也在很大程度上提升了程序的性能。

在智能视觉时代，目标检测已成为深度学习领域最具实用价值的核心技术之一。而以其端到端的高效结构与卓越的实时性能，成为工程落地与学术研究中的明星算法。本专栏从算法原理、模型设计到实验复现与工程部署，系统梳理 YOLO 系列的技术演进与关键创新，让复杂的模型调优和实战部署变得更系统。