PyTorch模型第57页

高效沟通专栏--组织运转的命脉与个人成功的基石

高效沟通：组织运转的命脉与个人成功的基石高效沟通01-沟通模型高效沟通02-SCQA表达模型在信息爆炸、协作日益紧密的时代，高效沟通已远非锦上添花的技能，而是维系组织活力、驱动项目成功、构建信任关系的核心命脉

古城码农·2025-07-01 10:32

告别GPU焦虑：如何在纯CPU服务器上，打造高性能Embedding服务？

最近接手一个项目，要求在纯CPU服务器上部署Embedding模型服务。兄弟们都懂，GPU它香啊，但它也贵啊！很多时候，咱只能在有限的资源里想办法。

ezl1fe·2025-07-01 10:02

Go语言利用TPL完成代码生成器——struct模型

一、TPL文件在Go语言中的概念TPL文件通常指模板文件（TemplateFile），在Go语言中主要用于HTML或其他文本的模板化处理。Go标准库提供了text/template和html/template两个包来支持模板功能。1.使用text/template处理TPL文件text/template适用于普通文本模板的生成。以下是一个简单的例子：packagemainimport("os""t

学历真的很重要·2025-07-01 10:01

【自然语言处理-NLP】文本预处理技术

一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符

云博士的AI课堂·2025-07-01 09:59

用“Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation”模型修改图片，有哪些常用的提示词和方法

选定模型在GoogleAIStudio或API中切换到gemini-2.0-flash-preview-image-generation并将输出格式设为Image+Text，否则不会返回图片。

子燕若水·2025-07-01 09:28

deepseek介绍及vscode部署

最近，国产AI大模型deepseek冲上热搜，引起了国内外的的广泛关注，也震惊了业内。

爱折腾的赵同学·2025-07-01 09:57

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo

Q1744828575·2025-07-01 09:27

本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋

都说本地部署大模型是鸡肋，真的是这样吗？今天，咱们就来实际测试一下，看看Qwen3小参数版本在本地部署后的表现究竟如何。为什么有人觉得本地部署大模型是鸡肋？

程序员寒山·2025-07-01 09:56

招聘 | 美团 AI 搜索：致力用 AI 技术创造极致的搜索和交互体验

我们正在寻找「AI狂热分子」——能让搜索结果秒懂用户灵魂需求的算法魔法师、精准雕琢搜索体验的算法工程技术革新者敢用大模型重构搜索逻辑的技术造浪者、深耕算法工程实践的大模型架构驾驭者愿用数据和代码解锁智能边界的未来架构师

美团技术团队·2025-07-01 08:22

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。

三谷秋水·2025-07-01 07:21

告别网络崩溃！手把手教你零基础部署本地DeepSeek-R1，解锁AI自由（附独家加速下载+全版本适配)

使用Ollama部署本地DeepSeek-R1模型为什么要部署一个本地DeepSeek？在使用AI网站或App时遇到网络连接失败或网站本身问题，决定部署自己的本地DeepSeek。

程序小武·2025-07-01 07:47

火山引擎大模型未来发展趋势

从问题简洁性看，ta可能已经有一定基础认知，不需要我从零科普大模型概念。火山引擎作为字节跳动的技术输出平台，优势在于背靠抖音、今日头条等超级应用的海量数据和场景。

苹果企业签名分发·2025-07-01 07:17

创客匠人深度解析：创始人 IP 定位的认知革命与产品哲学

创客匠人创始人老蒋在IP变现大课中提出的定位金句，实则蕴含着从用户心智占领到商业模型重构的深层逻辑，为内容创业者提供了超越流量思维的底层方法论。

创小匠·2025-07-01 07:16

【Git】第十六节：Fork & Pull Request 协作模型 —— 为开源项目贡献代码的完整指南

第16节：Fork&PullRequest协作模型——为开源项目贡献代码的完整指南引言：成为开源项目的贡献者，构建高质量协作机制在开源社区中，Fork&PullRequest（PR）模型是最主流的协作方式

全栈前端老曹·2025-07-01 06:45

Django 4.x Models App settings 模型应用设置

在Django框架中，模型（Model）是用于定义和操作数据库表结构的核心组件。

Mr数据杨·2025-07-01 06:44

模型（Model）操作

1.数据准备本文后续所有ORM操作将通过提供通用的测试数据进行演示：定义6个模型（覆盖字段类型、关系类型、查询、聚合、注解等场景）关于创建模型请参考上一节：DjangoORM1.创建模型（Model）使用

博观而约取·2025-07-01 06:41

RAG和KAG的区别

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）和KAG（Knowledge-AugmentedGeneration，知识增强生成）都是用于增强生成模型能力的框架，但它们在多个方面存在区别

testresultstomorrow·2025-07-01 06:39

面经总结系列（十六）：元象科技大模型推理优化工程师

GoAI·2025-07-01 05:04

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

GoAI·2025-07-01 05:34

RAG检索增强生成在垂类AI应用效能优化中的应用

关键词：RAG、检索增强生成、垂类AI、效能优化、知识库、向量检索、大模型应用文章目录引言：为什么垂类AI需要RAGRAG技术原理深度解析垂类AI应用的痛点与挑战RAG在垂类AI中的解决方案效能优化的核心策略实战案例分析最佳实践与踩坑指南总结与展望引言

TechVision大咖圈·2025-07-01 05:03

Selenium 二次封装通用页面基类 BasePage —— Python 实践

一、项目背景在自动化测试中，页面对象模型（PageObjectModel）是一种非常重要的设计模式，它将页面元素和操作封装成类，提升代码复用性、可维护性和可读性。

xiaoming0818·2025-07-01 05:32

深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列

GoAI·2025-07-01 05:01

当前最好的0样本文本转语音是哪个模型？

综合排名前三模型‌MegaTTS3（字节跳动&浙江大学）‌‌核心优势‌：仅需‌3-10秒‌参考音频即可精准克隆音色，支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计（0.45B参数），实时生成延迟低于400ms11

skywalk8163·2025-07-01 05:00

利用Python驾驭Stable Diffusion：原理解析、扩展开发与高级应用

个人网站:【摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【星海网址导航】摸鱼、技术交流群点此查看详情引言随着生成式AI的迅猛发展，StableDiffusion已成为图像生成领域最受欢迎的开源模型之一。

·2025-07-01 04:29

架构轻巧的kokoro 文本转语音模型

Kokoro是一个具有8200万个参数的开放权重TTS模型。尽管其架构轻巧，但它提供了与较大型号相当的质量，同时速度更快，更具成本效益。

skywalk8163·2025-07-01 04:59

MCP vs LangChain：标准化协议与开发框架的优劣对比

随着大型语言模型(LLM)技术的迅速发展，开发者需要高效的工具来构建基于LLM的应用。MCP(ModelContextProtocol)和LangChain作为两种主流解决方案，各有优缺点。

guohuang·2025-07-01 04:57

python：AI 生成卡通短视频

在AI生成卡通短视频领域，Python技术栈已形成成熟工具链，以下从核心技术、工具推荐、全流程实现到爆款案例提供完整解决方案：一、卡通生成三大核心技术1.风格化模型ToonCrafter（字节跳动）：基于扩散模型的卡通生成器

belldeep·2025-07-01 04:26

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴：数据集准备首先需要将自己的数据集准备好，不同场景下的目标数据尽

郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

这是因为基于注意力的模型无法与基于CNN的模型的速度相匹配。本文提出了一种以

·2025-07-01 03:54

D-FINE模型详解及代码复现

它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3，重新定义了边界框回归任务，显著提升了实时目标检测的性能上限。

清风AI·2025-07-01 03:23

ali PaddleNLP docker

request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型

大熊程序猿·2025-07-01 03:52

Elixir 中的状态管理：进程、Agent 与 GenServer 实践

与通过可变全局变量实现状态管理的命令式语言不同，Elixir的不可变数据模型和基于BEAM虚拟机的并发设计要求采用不同的方法。本文将探讨Elixir中状态的处理方式。

actor_dev·2025-07-01 02:47

什么叫精通C++

常用的面向对象复用模型设计、常用的数据结构设计、常用的操作系统知识、内存管理、多线程互斥，然后能够很轻松的应用现有的软件模块和开发库，比如用开源的库(例如log4cpp)，购买的其他公司的接口模块等，能够和容易上手应用一个你从未涉足的开发平台

diaoqu4574·2025-07-01 02:15

PaddleOCR不同模型和Paddle版本推理性能对比

飞桨PaddleOCR这几年发布了从V2到V5的中英文OCR模型，Paddle推理框架也从2.X升级到3.0.0版本。本次对不同模型和推理框架的性能做些对比。

dotNET跨平台·2025-07-01 02:12

2025 AI编程工具全景图：七强横评与实战落地实战指南

技术演进呈现三大特征：多模型协同：主流工具集成GPT-4o、Claude3.7、Gemini2.0等模型，动态切

杜哥无敌·2025-07-01 02:12

【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025）

机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉

诗远Yolanda·2025-07-01 01:12

牛客 AI 面试 Ultra 版重磅升级！定义智能招聘新高度，三大颠覆性创新，重新诠释 AI 面试专业标杆

01.智能交互革命：2秒极速追问，双向对话零延迟●全语音沉浸式体验：无需手动操作，候选人开口即答，数字面试官依托实时推理引擎，2秒内触发多维追问，基于岗位胜任力模型（如冰山模型）层层挖掘需求理解、沟通能力

牛客企业服务·2025-07-01 01:41

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用

AI天才研究院·2025-07-01 01:40

YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃

然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。

博导ai君·2025-06-30 23:25

Java 内存模型与 JVM 基础

1.1堆的特点特性说明共享区域所有线程共享堆GC管理垃圾回收器对堆管理最频繁分代模型为提高GC性能，堆被划分为新生代/老年代等区域空间大堆是JVM管理内存中最大的区域慢速堆分

shenyan~·2025-06-30 23:25

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。

AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

从零开始：用Python构建AI语音识别应用的完整指南

从零开始：用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词：Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要：本文从0到1带您掌握用Python构建

AI大模型应用之禅·2025-06-30 23:24

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容

致Great·2025-06-30 23:23

导师要求一天完成综述，我7分钟搞定——打造一个全本地DeepResearch助手

1.项目背景LocalDeepResearcher是一个本地化运行的AI研究助手，旨在通过结合大语言模型（LLM）和搜索工具，实现自动化深度研究并生成结构化报告。

小洛~·~·2025-06-30 23:21

【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`

LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State（也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型）来组织的：State本质上是整个流程的“快照”，所有跨节点需要保留或传递的数据

等风来不如迎风去·2025-06-30 23:50

AI测试方法

包括模棱两可或复杂情境的文本，看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布，这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。

二狗子82·2025-06-30 23:50

非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析

然而，非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范，传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用，面临着三大核心挑战：语义理解复杂性：自然语言

KKKlucifer·2025-06-30 23:49

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。

致Great·2025-06-30 23:19

自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型

自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称

zhubeibei168·2025-06-30 22:19

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