本文基于 GitHub 的 workflow 话题，梳理了一批 Star 数排名靠前且与 AI 结合紧密的工作流项目。原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-12-ai-workflows-projects-with-the-most-github-stars 提到工作流和…

YOLO模型部署Docker化：轻松管理GPU资源分配 在智能制造工厂的质检线上，一台边缘服务器同时运行着多个AI视觉任务——缺陷检测、物料分类、安全帽识别。这些任务都依赖YOLO系列模型进行实时推理，但每当新模型上线，运维团队就得提心…

TI C2000 CCS 代码烧录实战指南：从连接失败到一次成功的工程实践 你有没有遇到过这样的场景？ 项目调试多日终于搞定逻辑，信心满满点击“Download to Target”，结果弹出一串红色错误：“ Target not responding ”&am…

YOLO TensorRT 加速实战：让推理速度再提升50% 在现代工业视觉系统中，一个常见的场景是：产线上摄像头以每秒上百帧的速度采集图像，质检模型需要在几毫秒内完成目标检测并触发剔除动作。一旦延迟超过阈值，瑕疵品就可能流…

YOLO模型训练中断频发？检查你的GPU内存是否足够 在工业质检、自动驾驶和智能监控等实际项目中，YOLO系列模型因其出色的实时性成为目标检测的首选。然而，许多开发者都曾遭遇过这样的尴尬：训练脚本刚跑起来没多久，突然弹…

一、模块安装 1️⃣ 创建工作目录（推荐） mkdir ~/codex-work cd ~/codex-work建议单独使用一个干净目录，避免 Codex 扫描到大量无关文件。2️⃣ 安装 Codex CLI sudo npm install -g openai/codex如果你本地 npm 权限已处理好，也可…

微服务提示工程总翻车？4个分布式场景的坑与避坑指南 ——从调用一致性到链路追踪，解决LLM融入微服务的核心痛点 摘要/引言 当你把大语言模型（LLM）当作“魔法API”接入微服务时，有没有遇到过这些崩溃瞬间&#xff1f…

YOLO系列全景解读：为何它是实时检测的行业标准？ 在智能制造工厂的高速产线上，每分钟有上千个零件飞速流转；在城市交通监控中心，数十路高清视频流正等待实时分析；在物流分拣中心，机器人需要在毫秒…