AI模型开发全链路90天精细学习计划(每日任务版) AI模型开发全链路90天精细学习计划(每日任务版)前置说明: 每日有效学习:3.5h左右;区分【理论阅读 + 代码实操 + 复盘】 技术主线:Python → Pandas/OpenCV数据清洗 → 数据标注工程 → PyTorch深度学习 → YOLOv8训练调参 → ONNX导出 + 边缘推理 融合人工智能训练师三级考点;偏向计算机视觉、嵌入式落地(RK系列部署方向) 所有数据集链 2026-07-29 AI学习 #AI学习 #模型训练 #Python #PyTorch #YOLOv8 #深度学习
AI模型开发全链路【90天系统化学习计划】 AI模型开发全链路【90天系统化学习计划】适配目标:完整掌握数据采集→数据清洗→数据标注→数据集划分→模型训练/微调→模型评估→推理部署 兼顾【人工智能训练师三级备考】+ 工程落地,偏向嵌入式/边缘AI、计算机视觉方向(贴合你的背景) 预设:每日有效学习 3~4 小时;有基础 C 语言基础,零基础 Python 也可执行技术栈主线:Python + Pandas + Open 2026-07-29 AI学习 #AI学习 #模型训练 #Python #PyTorch #深度学习 #数据标注
AI模型开发全链路学习网站汇总 AI 模型开发全链路学习网站汇总按数据获取→数据清洗→数据标注→模型训练/微调→框架实战→云端算力→数据集仓库分类整理,覆盖你需要的全部环节,优先推荐国内可访问、实战导向站点。 2026-07-29 AI学习 #模型训练 #深度学习 #数据标注 #AI模型开发 #HuggingFace
AI圈炸锅:GPT-Live让对话像呼吸一样自然,Grok 4.5半价杀入战局 安河桥工作室7月9日AI日报 🔊 OpenAI推出GPT-Live:语音交互终于告别”对讲机”时代7月8日,OpenAI正式发布GPT-Live,一对全新的语音模型——GPT-Live-1和GPT-Live-1 mini。这是ChatGPT语音交互的第三代技术,也是真正意义上的全双工架构:AI可以在听你说话的同时生成回复,不再需要等你闭嘴才能开口。 这意味着什么? 之前的Advanced Vo 2026-07-09 AI资讯 #AI #大模型 #Agent #GPT-Live #Grok
AI圈巨震:Transformer之父转投OpenAI,DeepSeek估值4000亿创纪录 AI圈巨震:Transformer之父转投OpenAI,DeepSeek估值4000亿创纪录2026年6月19日,AI行业接连迎来重磅消息:Transformer架构核心作者Noam Shazeer高调加入OpenAI,国产大模型独角兽DeepSeek完成510亿元A轮融资、估值冲至4000亿元,阿里云则开源了参数效率颠覆认知的科学大模型LOGOS。三条消息同日出街,行业格局正在悄然重塑。 Tra 2026-06-19 AI资讯 #AI #大模型 #技术突破 #融资
嵌入式工程师的AI提示词工程 嵌入式工程师的AI提示词工程用AI写嵌入式代码快不快?快。但能不能用?看你会不会写提示词。 嵌入式场景的特殊性通用编程的提示词拿到嵌入式领域经常翻车,因为嵌入式有很多特殊约束: 寄存器配置必须精确 中断服务程序有严格的时序要求 内存寸土寸金,不能随便开动态分配 外设文档是机器翻译的,读起来费劲 实战技巧1. 明确芯片型号和SDK版本12错误示例:帮我写个UART驱动正确示例:用STM32F10 2026-04-10 嵌入式AI #Claude Code #嵌入式 #AI工具 #提示词
树莓派5跑Llama3.2:端侧大模型推理实测 树莓派5跑Llama3.2:端侧大模型推理实测之前测试Jetson Nano跑Llama2,效果并不理想。这次换用树莓派5,看看ARM Cortex-A76架构能否胜任端侧大模型推理。 测试环境 硬件: 树莓派5 (4GB) 模型: Llama3.2-1B (INT4量化版) 框架: llama.cpp 系统: Raspberry Pi OS 64-bit 性能数据 指标 数值 首次推 2026-04-10 嵌入式AI #大模型 #端侧AI #树莓派 #Llama
嵌入式工程师的AI工具箱:Claude Code能帮你做什么? 嵌入式工程师的AI工具箱:Claude Code能帮你做什么? 做嵌入式的都知道,这行有个很分裂的地方:既要懂硬件,又要写代码,还得Debug到头秃。 Claude Code出来之后,我花了两个月把它融合进自己的工作流。结论是:它不能替代嵌入式工程师,但能让你的效率提升一个档次。 场景一:帮我写外设驱动以前写一个I2C驱动,从看数据手册到调通,至少两天。现在: 12给我写一个STM32H7的I2C 2026-04-09 #工具箱 #Claude Code #嵌入式开发
手把手教你在STM32上部署TensorFlow Lite模型:让单片机跑起来Llama推理 手把手教你在STM32上部署TensorFlow Lite模型:让单片机跑起来Llama推理 传统的MCU(比如STM32)一直被当作”只会跑简单逻辑”的存在。但2026年的今天,事情变了。 本文带你从零开始在STM32H7上部署一个图像分类模型,硬件资源一览: MCU:STM32H743(主频480MHz,2MB Flash,1MB RAM) 芯片:STM32H7B0 模型:MobileNet 2026-04-09 #嵌入式 #AI部署 #STM32
实测Jetson Nano跑Llama2:端侧大模型推理的现实与幻想 实测Jetson Nano跑Llama2:端侧大模型推理的现实与幻想 “让机器人在端侧跑个大模型”——这大概是这两年最吸引眼球的嵌入式AI概念。 我实测了在Jetson Nano(8GB版本)上跑Llama2 7B量化版,把真实数字摆出来,给想走这条路的同学一个参考。 硬件配置 组件 规格 GPU NVIDIA Maxwell @ 921MHz 内存 4GB(Nano的8GB版本) 2026-04-09 #端侧AI #Jetson #Llama2