深度学习检测模型第10页

ZooKeeper学习专栏（一）：分布式协调的核心基石

三、核心数据模型：ZNode3.1树形命名空间：分布式世界的文件系统3.2ZNode类型3.3ZNode数据结构：数据+元数据的完美融合Stat核心字段解析3.4ZNode操作3.5ZNode设计哲学3.6

快乐肚皮·2025-07-21 17:09

Grok网站的后端语言是php和Python2.7

老马的Grok模型https://grok.com/#subscribephp语法这里还出现了两个bug后端语言能看到是php和python2.7要说卷还是得看中国的程序员啊，天天就是新技术，赶不上别人就

言之。·2025-07-21 17:38

FunASR Paraformer-zh：高效中文端到端语音识别方案全解

项目简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具箱，集成了多种语音识别、语音活动检测（VAD）、说话人识别等模块。

·2025-07-21 16:37

2021-10-30

2021年10月29日落地真经严格就是爱，放纵既是害油卡目标：40张、完成20张正能量语录每一颗螺丝都有标准每一颗螺丝都是标准今日体验;车辆出现故障一定有一定的原因和问题.只是我们没有按照标准的诊断流程去检测

fe20d692e40e·2025-07-21 16:34

机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略

目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2

·2025-07-21 16:06

《从零构建大模型》系列（21）：从头实现GPT模型——构建文本生成引擎

本文将带你从零构建类GPT模型：通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件，打造一个完整的文本生成模型架构，为后续训练奠定基础。

·2025-07-21 16:06

头盔识别误报率高？陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%！

算法失效的致命时刻在智慧交通领域，电动车头盔识别长期面临三大痛点：漏检危机：行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%（某头部车企实测数据）误报泛滥：相似物体（背包、安全帽）误识别率超20%实时性缺陷：开源模型在

·2025-07-21 16:36

盘点今日工作

随后核酸检测，接着就是我的第二节语文课，讲了点生字词语就到大课间了，全体老师开会，我负责二楼各班纪律，老师开会回来，又带回了新的任务。终于可以回办公室里了，坐着开始背文明校园问卷答题。

简小鱼·2025-07-21 16:21

Spring AI-15.Spring AI API

以下是可用的关键功能概述：简介SpringAIAPI提供跨AI供应商的可移植模型API，适用于聊天、文本转图像、音频转录、文本转语音和嵌入模型。

程序员勇哥·2025-07-21 16:05

企业级AI搜索引擎从零到一开发实战：全链路技术解析与代码实现

本文将深入剖析基于大语言模型、知识图谱和分布式架构的智能搜索引擎开发全流程，从数据抓取、索引构建到查询处理模块，提供完整的代码实现和架构设计。

·2025-07-21 15:02

黔西南在哪里可以做亲子鉴定多少钱啊(附2024年最新亲子鉴定办理流程)

成之嘉_基因检测·2025-07-21 15:59

深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现

如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。

ZPC8210·2025-07-21 15:31

从功能到落地：AI Agent 平台选型的 6 大维度全解析

近两年，随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，“AIAgent”正在从实验室走向企业实际生产线。

·2025-07-21 15:30

监控漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

传统目标检测算法在暴雨、逆光、遮挡等复杂环境下，漏检率常高达25%-40%，直接导致交通违章误判、异常事件漏报等问题。

·2025-07-21 15:29

智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍

开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%，光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。

2501_92487735·2025-07-21 15:59

3步搭建陌讯实时目标检测系统

尤其当暴雨导致水体浑浊时，OpenCV边缘检测的误报率可达35%以上。技术解析：陌讯多模态融合架构为解决复杂环境泛化问题，陌讯视觉算法提出FMT-Net（FusionMultimodalTransfo

2501_92472966·2025-07-21 15:29

如何用纯 HTML 文件实现 Vue.js 应用，并通过 CDN 引入 Element UI

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，提供声明式的、组件化的编程模型，可高效开发用户界面。具有响应式数据绑定等特性，能自动跟踪数据变化并更新DOM。

人工智能训练师·2025-07-21 15:28

【AI大模型：架构实战】35、企业级AI中台全链路架构设计与实战指南：从数据管理到智能服务

在企业智能化转型过程中，AI能力的规模化复用与高效管理成为核心挑战。AI中台作为连接技术与业务的桥梁，通过标准化能力输出、集中化资源管控和全链路治理，解决了"重复建设、资源浪费、安全失控"等痛点。本文基于2025年最新实践，详解企业AI中台的架构设计、关键技术实现、落地路径及避坑指南，助力企业构建支撑千级AI应用的"智能中枢"。一、AI中台核心定位与整体架构企业级AI中台并非简单的技术堆砌，而是以

无心水·2025-07-21 15:57

Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction

论文链接：VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析

zzfive·2025-07-21 15:27

大模型聊天模板

文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念，但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识，结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明，希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道，数据集都是结构化形式，其中会有各

·2025-07-21 15:27

入院第一天

结果因为新冠疫情，核算检测没有拿到结果，所以拖到今日才入院。各种检查，排队，等待。一早和明天来照顾我的陪护大姐在医院碰头。一个看起来很清洁、干练、热心肠的大姐。年纪应该比我小些。

101酷狗·2025-07-21 15:30

算力网赋能工业互联网：智能调度与安全融合创新

算力网通过构建智能调度机制，实现任务优先级动态划分与资源弹性分配，在智能检测、故障预测等场景中，将平均响应延迟降低40%以上。行业观察：Gartner研究显

智能计算研究中心·2025-07-21 15:55

基于深度学习的目标检测：从基础到实践

前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。

Blossom.118·2025-07-21 14:25

“显著性”（Saliency）是计算机视觉中的一个重要概念，主要指的是图像或视频中最吸引人注意力的区域或对象

显著性可以用于图像理解、目标检测、图像压缩、图像分割等多个任务。

步步咏凉天·2025-07-21 14:54

在ComfyUI中CLIP Text Encode (Prompt)和CLIPTextEncodeFlux的区别

特点：✅使用OpenAICLIP模型（ViT-L/14等）✅默认最大支持77tokens(固定超参数)✅超过77tokens时：部分实现直接截断

虎冯河·2025-07-21 14:54

【AI大模型应用开发】Prompt提示词工程

、指点感谢新老朋友给予过的关心，过去经历了很多，身心状态慢慢调整，因此更新文章较慢，给关注我的新老朋友道声抱歉，也再次给对桐小白给予关心的新老朋友表示感谢~Prompt提示词工程（初步）【更新日志】大模型分类

bay_Tong桐小白·2025-07-21 14:52

零基础学习性能测试第一章：核心性能指标-并发量

目录零基础学习性能测试：第一章-核心性能指标：并发量一、并发量核心概念解析1.并发量定义与分类2.并发量关键特性二、并发量测试的核心价值1.业务意义三角模型2.实际工作场景应用三、并发量测试实战指南1.

试着·2025-07-21 14:51

基于 Qwen-Agent 与 MCP 实现阿里云 ECS 实例查询（含完整代码与实操）

✅关键词：Qwen-Agent、MCP、阿里云、运维、LLM、FunctionCalling在现代云运维场景中，我们不仅希望大语言模型（LLM）能回答文本问题，更希望它能直接调用云端API、查询资源，实现

·2025-07-21 13:47

学会原谅是人生的宽度

这一次因新产品需要检测，青儿走到实验室发现根本就进不去，想到肯定是有人偷偷更换新锁了，就过去问另一车间钥匙保管员小美实验室谁换了锁，为什么都不通知一声？

夏雨风寒·2025-07-21 13:10

14.3 FFT与PEFT终极对决：1%参数实现3倍速训练，显存暴降80%！

以微调权重比例分类：FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域，参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。

少林码僧·2025-07-21 13:42

实现大语言模型与应用的无缝对接

在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLMs）已经成为众多应用的核心驱动力。然而，如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成，仍然是一个挑战。

meslog·2025-07-21 13:42

Prometheus怎么监控docker容器给我个详细的教程

Prometheus可以通过Docker容器服务检测来监控Docker容器，具体步骤如下：1.安装Prometheus和NodeExporter，并将它们部署到Docker容器中；2.在Prometheus

Xi Zi·2025-07-21 13:41

MJExtension

https://github.com/CoderMJLee/MJExtensionExamples【示例】AddMJKeyValueprotocoltoyourmodelifneeded【如果有需要,请在模型中加入

AlanGe·2025-07-21 12:39

如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？

学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。-调整方法：通常初始值

Idividuals·2025-07-21 12:40

零基础入门数据库，万字超详细Sql server期末复习

关系型数据库是一种采用关系模型来组织数据的数据库系统。它将数据存储在表格形式的结构中，通常称为表。这些表由行和列组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段。关系型数据

Heyqings·2025-07-21 12:08

Spring04：Spring MVC

一、SpringMVC核心解析SpringMVC是基于Java实现MVC模型的轻量级Web框架，其核心优势在于简化Web开发、灵活性强和与Spring生态无缝集成。

dfraetaem·2025-07-21 12:08

【操作系统-Day 7】程序的“分身”：一文彻底搞懂什么是进程 (Process)？

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-07-21 12:07

Spring AI + MCP Client 配置与使用详解

前言随着大模型技术的快速发展，ModelCoordinationProtocol(MCP)逐渐成为连接本地系统和远程AI服务的重要桥梁。

超级小忍·2025-07-21 12:06

网络安全三剑客：入侵检测、威胁情报和深度检测，到底有啥区别？

网络安全三剑客：入侵检测、威胁情报和深度检测，到底有啥区别？在网络安全领域，我们经常听到入侵检测（IDS）、威胁情报、深度检测这些术语，它们听起来很相似，但实际工作方式却大不相同。

漠月瑾·2025-07-21 12:35

STM32微控制器的按键短按与长按检测

本文将介绍如何在STM32微控制器上实现按键的短按和长按检测。引言按键检测是嵌入式系统中的基础功能，它允许用户通过物理按键与设备进行交互。

AI_Guru人工智能·2025-07-21 12:04

【大语言模型基础】GPT（Generative Pre-training ）生成式无监督预训练模型原理

OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型，不是固定的，通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。

·2025-07-21 12:04

【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM

农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型，即作物生长模拟模型(或称作物生长模型)，是从系统科学的角度，基于作物生理过程机制，将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统

weixin_贾·2025-07-21 12:33

AI产品经理成长记《零号列车》第一集邂逅0XAI列车

你会跟着角色的脚步推进剧情，在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念；更有深入浅出的技术拆

黑客思维者·2025-07-21 11:32

蓝桥杯单片机之通过实现同一个按键的短按与长按功能

而对于按键长按，则不太一样，按键长按可能分为两种情况，一是长按n秒后实现后续功能，比如按键按下1s后开灯，第二种情况是长按超过n秒以上实现功能，例如按键按下超过1s则不断增加某一个参数的数值；对于按键检测

·2025-07-21 11:31

JavaScript语言基础全解析：语法、面向对象与异步编程

其语言基础可概括为三大核心：语法基础（变量、数据类型、控制流等）、面向对象与原型系统（独特的原型继承机制）、异步编程模型（处理非阻塞操作的核心方案）。

白仑色·2025-07-21 11:31

MATC：通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练

然而，现有的最先进的视觉语言模型在这些数据上的表现并不理想。我们提出了MATCHA（数学推理与图表去渲染预训练），旨在增强视觉语言模型在联合建模图表/图形与语言数据方面的能力。

AI专题精讲·2025-07-21 11:01

其他常见 HTTP 方法

1.HEAD方法：获取响应头特点：用途：与GET类似，但服务器只返回响应头，不返回响应体，用于测试资源是否存在作用：用于检测资源是否存在、是否更新、是否可访问等幂等性：幂等安全性：安全，不会修改服务器数据示例

Lo-Y-eH·2025-07-21 11:30

单片机长短按简单实现

单片机长短按简单实现目录单片机长短按简单实现1原理2示例代码2.1按键实现3测试log1原理按键检测和处理的步骤如下：1：定时扫描按键（使用定时器定时扫描，也可以用软件延时或者系统心跳之类的方式，总之能保证每次扫描间隔时间固定并且在一个较小的范围即可

柒壹漆·2025-07-21 11:58

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型

AIGC零基础入门小白·2025-07-21 11:58

现代人工智能综合分类：大模型时代的架构、模态与生态系统

目录引言：人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节：大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说：算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜：当“更多”变为“不同”1.3自监督学习（SSL）革命第二节

司南锤·2025-07-21 11:57

推荐频道

深度学习检测模型