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如何使用 RK3576 将 Home Assistant 语音功能完全本地化

云端语音助手在互联网中断、延迟增加或你开始疑惑每个指令的处理位置时，依然十分便捷。对于智能家居而言，“打开办公室的灯”应该感觉即时且私密。

使用ESP32和I2C LCD设计一款可放置在桌面上的专用PC性能监控器

很长一段时间里，我总是需要反复按下Alt键切换到任务管理器或系统监控工具，才能查看电脑资源的使用情况。尤其是在进行大量渲染或游戏时，如果能一目了然地看到这些信息，就能大大减少猜测的时间。一个小巧而专用的显示屏，能够实时显示CPU负载、内存使用率、磁盘容量、网络流量和电池状态，似乎正是理想的解决方案。

搭建一个远程电脑监控系统，可以随时随地查看电脑的运行状况

我想创建一种无需亲自坐在电脑前即可远程监控电脑性能的方法。无论我正在运行资源密集型任务、玩游戏，还是仅仅想查看系统状态，这款设备都能让我通过任何有网络连接的地方，实时获取CPU、GPU、RAM和SSD的性能数据。

字节对齐的本质：适配CPU内存访问特性

在Linux系统的C语言开发中，字节对齐是一个绕不开的基础话题。很多开发者都遇到过这样的困惑：明明计算结构体大小时把每个成员的字节数加起来，结果实际大小却比计算值大上好几倍，甚至修改结构体成员的排列顺序，总大小还会发生变化——这背后就是字节对齐规则在起作用。字节对齐并不是C语言凭空设计出来的规则，它从CPU访问内存的硬件特性延伸而来，最终成为Linux系统下程序运行的底层基础逻辑，深刻影响着程序的运行效率、内存占用，甚至会成为隐式崩溃bug的来源。

一文搞清早期MCU芯片是怎么加密的

MCU作为嵌入式系统的核心，从诞生之初就面临着固件被逆向、拷贝的风险。在上世纪八九十年代，MCU的应用刚在工业控制、消费电子领域普及，芯片厂商还没有成熟的硬件加密技术，早期工程师们只能在有限的硬件条件下，想出各种巧妙的加密方法，防范盗版者的破解。这些方法虽然简单，却在很长一段时间里成为了保护知识产权的第一道防线。

一文详解电脑CPU占用过高怎么办

在日常使用电脑的过程中，几乎每个人都遭遇过这样的困扰：打开网页半天加载不出，点击软件半天没有响应，鼠标移动卡顿掉帧，甚至弹出系统提示“CPU占用过高，请关闭程序”。CPU作为电脑的核心计算部件，就像整个设备的“心脏”，一旦长期处于高负载运行状态，不仅会拖慢系统运行速度，还可能导致程序闪退、文件丢失，严重时甚至会引发硬件过热降频、系统崩溃重启等问题，影响使用体验和硬件寿命。

Supermicro 与 Arm 携手推进智能体 AI 时代的计算创新

在近期的 COMPUTEX 大会上，Supermicro 宣布推出全新服务器产品，旨在满足智能体人工智能 (Agentic AI) 时代快速增长的计算需求。该系统搭载 Arm 三月底推出的 Arm AGI CPU，能够为新一代 AI 推理及智能体工作负载提供业界领先的计算密度与能效。

从架构起源看GD32VF103的设计定位

当我们今天谈论RISC-V在中国的发展，从服务器芯片到边缘MCU，从开源社区到工业量产，很难不提到一个名字——兆易创新GD32VF103。作为全球首款量产的基于RISC-V架构的通用32位微控制器，它在2019年发布时就注定成为国产芯片发展史上的一个标志性产品。走过近七年的市场验证，这款芯片的定位、价值和后续发展，依然值得我们沉下心来重新梳理和思考，它不仅仅是一款可供量产使用的MCU，更是国产芯片借着开源架构实现弯道超车的一个缩影。

线程的基本概念与核心属性

作为国内应用最广泛的开源物联网实时操作系统，RT-Thread凭借体积小、实时性强、资源占用低的优势，已经成为中小微嵌入式设备开发的首选RTOS。而线程作为RT-Thread中最基础的调度单元，其调度与管理机制直接决定了系统的实时性与稳定性，理解这套机制的核心原理，是开发出健壮嵌入式应用的基础。

TrendForce集邦咨询：英伟达下调Vera CPU搭载容量，凸显LPDRAM供给缺口难以缓解，且中长期需求呈上扬趋势

Jun. 10, 2026 ---- TrendForce集邦咨询调研结果指出，NVIDIA(英伟达)决议将次世代Vera Rubin Superchip模组所搭载的SOCAMM容量砍半，此一调整并非NVIDIA下修存储器总需求量，而是应对供应端2027年初步规划配给NVIDIA的产能不足的事实。在此背景下，NVIDIA选择调降单颗容量、扩大模组出货数量，以强化其市占，同时凸显LPDDR5X供给缺口难以被填补与中长期需求上扬的趋势。

从环视到监测：RK3576基于DMA-BUF零拷贝技术的车载双视觉系统

在360环视系统的初始验证阶段，我们采用了一套直观且广泛使用的技术栈：OpenCV负责从采集到显示的全部图像处理任务。功能层面，这套方案完全跑通了——四路鱼眼去畸变、透视投影、鸟瞰拼接，所有算法逻辑均正确。但当我们将目光从「能不能跑」转向「能不能用」时，一个严峻的问题浮出水面：端到端延迟高达约300ms，远超25fps对应的40ms帧预算。

活跃智能体激增200%！英特尔以至强6+打造全新智算中心

Supermicro携手Arm 为企业级代理式AI打造全新高能效机柜级基础设施

【2026年6月8日，美国加州圣何塞、台北讯】Super Micro Computer, Inc.(NASDAQ：SMCI)作为AI、企业、存储和5G/边缘领域的全方位解决方案与优化数据中心构建组件解决方案(Data Center Building Block Solutions®，DCBBS)供应商，宣布推出一系列搭载Arm® AGI CPU的AI解决方案。随着当今代理式AI(Agentic AI)的计算需求日益增长，企业数据中心需要全新的机柜级基础设施，以在有限的功率范围和部署空间内，实现计算性能最大化。Supermicro本次推出的全新解决方案，旨在支持代理式AI的快速扩展，并通过Supermicro的端到端DCBBS，提供卓越的性能、能效与计算密度，最大化机柜级部署的经济效益，进一步缩短设备上线时间(Time-to-Online)。

告别Token焦虑，释放算力价值

随着AI产业高速迭代、大模型与行业智能体规模化落地，市场对高质量Token的需求呈爆发式增长，但供给端结构性不足愈发突出：算力架构碎片化、生态封闭割裂，Token生产不稳、供给失衡；Token浪费与短缺，投入产出比例失衡，这些因素共同制约产业高质量发展；同时，Token在流转与使用过程中的数据安全风险日益凸显，算力底座的安全防护能力成为AI经济不可或缺的基石。

基于 Arm 平台的 NVIDIA RTX Spark 重新定义智能体时代的 PC

数十年来，PC 的设计始终围绕着用户使用应用的模式展开。智能体 AI (Agentic AI) 改变了这一模式：应用更加具备自主能力，用户只需向智能体下达指令，它们便能在工作流中完成观察、推理、规划与执行操作。

英特尔推出全新至强6+、网络与AI系统解决方案，推动智能体AI落地生根

英特尔宋继强：以CPU为核心的异构算力，推动智能体和物理AI演进

CPU缓存系统的底层逻辑

在现代计算机系统中，CPU的运算速度早已远超内存的访问速度。为了弥补这一差距，CPU高速缓存(Cache)应运而生，它通过存储CPU近期可能访问的数据，极大地减少了CPU等待内存响应的时间。然而，缓存系统的设计也带来了一些隐藏的性能陷阱，其中伪共享(False Sharing)问题就是最典型的代表之一。

寄存器的奇妙世界详解

如果你把计算机比作一座精密运转的工厂，那么CPU就是工厂的核心控制室，而寄存器则是控制室里最忙碌的“隐形管家”。它们体积微小却能量巨大，在纳秒级的时间里完成数据中转、指令调度和状态记录，支撑着整个计算机系统的高效运行。很多人对寄存器的认知停留在“CPU里的小存储单元”，但实际上这些毫不起眼的硬件组件，正用自己的方式定义着现代计算的边界。

DMA的工作原理：自主高效的数据传输机制

在嵌入式系统的复杂架构中，数据传输的效率直接决定了系统的整体性能。想象一个繁忙的物流中心：成千上万的包裹需要快速分拣、配送，如果每件货物都需要总控中心亲自处理，整个系统将立即陷入瘫痪。嵌入式系统中的DMA(直接存储器存取)正是为解决这个问题而生的“数据快递员”，它能够在不需要CPU干预的情况下，自主完成数据在存储器和外设之间的高效传输，让CPU从繁琐的数据搬运工作中解放出来，专注于更重要的计算和决策任务。