机器人项目常有一个断点：在工作站上得到的策略模型，到了 Jetson 上要处理模型加载、图像预处理、量化、推理、动作反归一化和服务通信。APXinf-robo 把这些环节分成两层：Git 子模块 ap…
Agent软件中可观测性设计：维度与基数 很多团队第一次给 Agent 做可观测性，通常会从几个指标开始：请求量、响应时间、错误率、Token 消耗。它们当然有用，但真正遇到问题时，往往不够用。 用户…
当编码智能体从一次补全几行代码，走向连续数小时甚至数天的自主工作，真正昂贵的往往不只是模型本身，而是不断重放的上下文、重复的工具调用、冗长日志和低效的验证链路。SoL-Pi 的思路很直接：既然 AI …
一条长链 Agent 运行几十轮之后，真正昂贵的往往不只是“再生成一个 token”。 每次工具返回结果，模型都可能需要重新处理越来越长的输入；已经计算过的上下文还要以 KV Cache 的形式留在 …
深度学习实战：2.AlexNet实现花图像分类 AlexNet在我之前的博客中已经做过详解，详情见 ： https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/12…
深度学习实战：1.LeNet实现CIFAR-10图像分类 代码已上传至github (麻烦Star~) 后台回复“深度学习实战1” 1.数据集介绍 利用torchvision.datasets函数…
现代目标检测故事 | 40+种网络架构大盘点！从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2 导读 目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用…
深度学习实战：3.使用PyTorch搭建VGG网络 VGG在我之前的博客中已经做过详解，详情见 ： https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/1237…
深度学习经典网络解析：2.AlexNet 1.背景介绍 在上篇深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5中我们提到，LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是C…
深度学习经典网络解析：5.VGG 1.背景介绍 VGGNet是在ImageNet Challenge 2014在定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名的神经网络架构。VGGNet是牛津大学计算机…
语义分割新SOTA | 当UNet与HRNet碰撞会产生怎样的火花？U-HRNet不做选择！！！ 高分辨率和高级语义表示对于密集预测都至关重要。从经验上看，低分辨率特征地图通常实现更强的语义表示，而高…
Pelican-Unify 1.0：一套权重，看、想、预演、动手四件事同时在线 8 月 20 日上午，北人亦创国际会展中心 S203 会议室。2026 世界机器人大会期间的“具身觉醒·慧生万象”具身智…
