AI · 算法工程

RaBitQ 是 SIGMOD 2024 提出的高维向量量化方法，为近似最近邻搜索提供理论误差上界，适合构建向量检索系统时做有精度保证的压缩索引。

用 YOLOv8 做检测、ByteTrack 做跟踪的目标跟踪工程，通过 C++ 和 TensorRT 加速推理，适合需要实时多目标跟踪的部署场景。

PyVideoProc

lmk123568·C++

用 Python 把多路视频流、多个模型和多块 GPU 串起来做实时视频分析，底层靠 CUDA、TensorRT 和 DeepStream 加速，适合搭建高吞吐的视觉推理流水线。

基于 C++/CUDA 的高性能 SDK，把音频实时驱动成 3D 面部表情和口型，内置后处理，适合做虚拟人、数字主播这类实时动画。

ONNXim 是一个周期级多核 NPU 模拟器，能快速仿真 DNN 推理在 NPU 上的执行过程，帮助评估和优化硬件设计。

用 C++ 实现的高斯点泼溅渲染方案，把 3D 高斯点直接投影成图像，为实时三维重建和新视角合成提供高效渲染路径。

基于 C++ 和 TensorRT 的 RF-DETR 推理引擎，支持目标检测与实例分割，可在 NVIDIA GPU 和 Jetson 上以 FP32/FP16/INT8 量化部署。

面向 ROS2 机器人的 GPU 加速目标检测包，基于 TensorRT 和 Triton 推理深度学习模型，可在 Jetson 上实时运行。

面向 Hailo 边缘 AI 芯片的预训练模板应用流水线，基于 GStreamer 搭建，开箱即用，省去从零拼装视频推理链路的麻烦。