标签：自定义

2026-02-12andy阅读(1)评论(0)

在将复杂的 TensorFlow 模型部署到端侧（如移动设备或嵌入式系统）时，我们通常需要使用 TensorFlow Lite (TFLite) 转换器。然而，当模型中包含自定义层、复杂的控制流或某些非核心 TensorFlow 算子时，转...

2026-02-09andy阅读(15)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）作为汽车的智能中枢，其安全性至关重要。Android 平台使用 SELinux（Security-Enhanced Linux）来实现强制访问控制（MAC），它是保护 IVI 系统不受恶意或错误行为侵害的“安全带”...

2026-02-07andy阅读(29)评论(0)

Kubernetes的原生调度器（kube-scheduler）功能强大，但在面对特定业务场景，例如强制将某类Pod调度到拥有特定硬件（如FPGA/GPU）的节点组，或者实现复杂的租户隔离计分逻辑时，标准调度策略可能无法满足需求。 解决这类...

2026-02-07andy阅读(27)评论(0)

在深度学习模型的训练过程中，我们通常依赖TensorFlow或PyTorch等框架自动计算梯度。然而，某些操作，例如四舍五入（tf.round）、取整（tf.floor）、或者某些复杂的硬件相关的自定义操作，它们在数学上几乎处处不可导，会导...

2026-02-06andy阅读(37)评论(0)

在构建灵活的深度学习模型时，我们经常需要创建自定义 Layer（层）或 Model（模型）。然而，这些自定义组件内部的权重（例如，全连接层中的 W 矩阵）往往依赖于输入数据的特征维度。如果我们在 Layer 的 __init__ 方法中就尝...

2026-02-05andy阅读(34)评论(0)

作为资深开发者，我们有时需要保护部分核心代码不以明文形式部署。Python 强大的导入系统（Import System）为我们提供了实现此目的的手段：自定义导入钩子（Import Hook）。通过向 sys.meta_path 注入自定义的...

2026-02-04andy阅读(43)评论(0)

详解 Python 描述符协议：如何通过 get 实现自定义属性访问 Python 的描述符（Descriptor）是理解 Python 面向对象高级特性的关键。简单来说，描述符是一个实现了描述符协议中至少一个方法的对象，它可以控制类属性的...

2026-02-03andy阅读(30)评论(0)

在 PyTorch 中，实现 C++ 风格的算子重载（Operator Overloading）对于创建灵活的、具有领域特定行为的自定义张量类型（如量化张量、稀疏张量或固定点张量）至关重要。 PyTorch 依赖其核心调度系统（Dispat...

2026-02-02andy阅读(44)评论(0)

作为一名搜索技术专家，我们深知默认的分词器（如Standard Analyzer）在处理特定业务术语或同义词时往往力不从心，导致用户搜索词和文档内容无法精确匹配，从而造成召回率低下。解决这一问题的关键在于定制化分析过程，特别是引入同义词（S...

2026-02-02andy阅读(33)评论(0)

在复杂的AI推理加速和模型部署场景中，我们经常需要对自定义的神经网络架构进行修改、融合或适配特定的硬件加速器。PyTorch 2.0生态系统中的核心工具 torch.fx 为我们提供了强大的基础能力——符号追踪（Symbolic Traci...