本文分类:news发布日期:2025/12/28 16:57:05
相关文章
YOLO模型镜像集成Grafana,GPU性能可视化大盘
YOLO模型镜像集成Grafana,GPU性能可视化大盘
在智能制造工厂的边缘服务器机柜前,运维工程师小李正盯着一块大屏——屏幕上跳动的曲线实时反映着产线视觉质检系统的运行状态:GPU利用率稳定在78%,显存占用缓慢爬升,而单…
建站知识
2025/12/28 16:57:01
YOLOv8-obb旋转框检测:GPU后处理算法优化
YOLOv8-obb旋转框检测:GPU后处理算法优化
在遥感影像中识别斜停的飞机,在高速产线上定位歪斜的电子元件,或是从航拍图里精准框出倾斜的集装箱——这些任务对传统水平框目标检测提出了严峻挑战。尽管YOLO系列凭借其高效性已成为工业视觉的标配…
建站知识
2025/12/28 16:56:28
YOLO模型镜像支持GPU抢占式实例,降低成本70%
YOLO模型镜像支持GPU抢占式实例,降低成本70%
在智能制造工厂的质检线上,每分钟都有成百上千张高清图像从摄像头涌向云端进行缺陷识别;在城市交通大脑中,数以万计的监控视频流正等待被实时解析。这些场景背后,是YOLO这…
建站知识
2025/12/28 16:56:23
YOLO在工业焊接质检中的应用:缺陷识别靠GPU毫秒级响应
YOLO在工业焊接质检中的应用:缺陷识别靠GPU毫秒级响应
在现代制造业的高速生产线上,一个微小的焊接气孔可能引发整台新能源汽车电池包的安全隐患。传统依赖人工目视检测的方式早已无法满足每分钟数十件产品的节拍要求——工人会疲劳、判断标准不统一、漏…
建站知识
2025/12/28 16:56:19
YOLO与EfficientDet对比:DenseNAS结构GPU推理较慢
YOLO与EfficientDet对比:DenseNAS结构GPU推理较慢
在智能制造工厂的质检线上,每分钟都有成百上千个零件飞速流过视觉检测工位。系统必须在毫秒级时间内完成缺陷识别,否则整条产线将被迫降速甚至停摆。正是在这种严苛的实时性要求下࿰…
建站知识
2025/12/28 16:56:15
第十八节:Jmeter的基本配置和秒杀两套方案压力测试
一. 二. 三. !作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞)
博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/
声 明1 : 如有错误,欢迎讨论,请勿谩骂^_^。
声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人…
建站知识
2025/12/28 16:55:46
YOLO在工业分拣中的应用:机械臂控制依赖GPU低延迟
YOLO在工业分拣中的应用:机械臂控制依赖GPU低延迟
在现代智能工厂的高速传送带上,一件件形状各异、标签模糊的包裹正快速移动。几毫秒内,摄像头捕捉图像,系统瞬间识别出每个物体的类别与精确位置,随即指挥机械臂精准抓…
建站知识
2025/12/28 16:55:16
post-接口请求测试
post-接口请求测试新建线程组(配置同上),添加“HTTP请求”,服务器httpbin.org,端口80,方法POST,路径/post。勾选“使用表单数据”,在参数栏添加2组数据(如username=test、password=123456)。
添加“察看结果…
建站知识
2025/12/28 16:54:45

