TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。
车辆违停检测：基于计算机视觉与深度学习的自动化解决方案
随着智能交通技术的发展，传统人工交通执法方式已难以满足现代城市需求，尤其是在违法停车监控与处罚方面。本文介绍了一种基于计算机视觉和深度学习的车辆违停检测系统，该系统能自动监测、识别并报警违法停车行为，大幅提高交通管理效率，降低人力成本。通过使用YOLO算法进行车辆检测，结合区域分析判断车辆是否处于禁停区，实现了从车辆识别到违停判定的全流程自动化。此系统不仅提升了交通管理的智能化水平，也为维护城市交通秩序提供了技术支持。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
【NLP】深度学习的NLP文本分类常用模型
本文详细介绍了几种常用的深度学习文本分类模型，包括FastText、TextCNN、DPCNN、TextRCNN、TextBiLSTM+Attention、HAN和Bert，并提供了相关论文和不同框架下的实现源码链接。同时，还讨论了模型的优缺点、适用场景以及一些优化策略。