本站用于整理工业视觉、C++ 工程和端侧 AI 部署相关的技术笔记，内容以实际开发中可复现、可落地的方案为主。
主要方向
- 计算机视觉：OpenCV、YOLO 检测/分割/姿态/OBB、SuperPoint + LightGlue 模板匹配；
- 推理部署：ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、RKNN，以及 Windows、Linux、macOS 和 ARM 平台部署；
- 性能优化：ROI 与切片策略、OpenCL/CUDA 预后处理、INT8 量化、多线程和内存管理；
- C++ 工程：现代 C++、CMake、跨平台动态库、C ABI、C# P/Invoke；
- 嵌入式与边缘设备：RK3588、Raspberry Pi、相机及工业通信。
内容定位
文章主要包括：
- 算法原理和实现思路；
- C++、Python 示例与构建方法；
- 模型部署、性能测试和问题排查；
- Linux、CMake、Git 等开发工具笔记。
内容会持续整理和更新，重点记录工程实现中的关键步骤、性能数据、常见问题与解决方法。