车辆模型-轨迹优化方法第44页

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

Vue列表渲染与数据监测原理

1.1基本用法v-for可以遍历多种数据类型：人员列表{{index}}:{{p.name}}-{{p.age}}车辆信息{{key}}:{{val}}字符信息{{index}}:{{char}}数字{

tianzhiyi1989sq·2025-07-01 02:14

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

电子文档全生命周期审计：构建企业数据安全的 “时间指纹“ 体系

据IBM《2023数据泄露报告》显示，43%的数据泄露事件源于内部操作疏忽，而缺乏完整的文档审计轨迹导致62%的企业无法追溯泄露源头。

·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

学 Simulink：实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块

目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装：硬件准备（可选）：步骤详解第一步：创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持：第二步：添加ROS

amy_mhd·2025-06-30 21:42

【Go语言-Day 12】解密动态数组：深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理

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·2025-06-30 21:41

多模态大语言模型arxiv论文略读（144）

LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文标题：LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文作者：HanyuWang,SakshamSuri,YixuanRen,HaoChen,AbhinavShrivastava➡️研究

胖头鱼爱算法·2025-06-30 21:41

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

「分布式事务」之数据一致性模型

概念分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中，系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。

呼拉拉呼拉·2025-06-30 21:37

Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础

特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程，是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括：缺失值处理（已学）异常值处理（已学）数值归一化、标准化类别变量编

蓝婷儿·2025-06-30 21:35

阿里云百炼全解析：一站式大模型开发平台的架构与行业实践

目录大模型开发范式的革新平台核心架构与技术解析全生命周期开发工作流企业级安全与合规体系行业应用场景与最佳实践未来演进与技术展望1.大模型开发范式的革新1.1从碎片化到平台化的演进传统大模型开发面临三大核心挑战

一休哥助手·2025-06-30 21:05

瀑布式开发与敏捷开发的区别是什么

摘要：瀑布模型式是最典型的预见性的方法，严格遵循预先计划的需求、分析、设计、编码、测试的步骤顺序进行。敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。

易成技术团队·2025-06-30 21:34

2025年最值得关注的十大OCR模型，技术进化与应用突破全面解析！

尤其在2025年，技术格局发生了显著变化：模型更轻量，支持更复杂的文本结构识别，具备强大的多语言和多模态处理能力，能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu

蜗牛沐雨·2025-06-30 20:02

车载充气泵气压传感器选型

随着汽车工业的快速发展，车载充气泵已成为现代车辆不可或缺的便携设备。

·2025-06-30 20:01

全球人工智能与大模型发展全景：技术历程、产品概览与未来趋势

一、人工智能的发展历程（一）萌芽期（1950s-1980s）1956年：人工智能的诞生人工智能（AI）的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代，一群年轻的科学家，包括约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）和克劳德·香农（ClaudeShannon）等，齐聚达特茅斯学院，共同探讨一个前所未有的课题：如何让机器模拟人类智能。

软件职业规划·2025-06-30 20:31

通过实例对比：瀑布模型 vs 喷泉模型 vs 敏捷模型 vs 统一过程模型 vs 螺旋模型

目录1.瀑布模型（WaterfallModel）2.喷泉模型（FountainModel）3.敏捷模型（AgileModel）

佟格码路·2025-06-30 20:00

C#.NET 中间件详解

它是基于管道模型的轻量级、模块化设计，允许开发者在请求处理过程中插入自定义逻辑。中间件广泛应用于日志记录、认证授权、异常处理、路由等场景。

·2025-06-30 20:36

zephyr OS 线程的使用

目录概述1线程的概念1.1线程定义1.2线程的本质定义1.3线程的核心组成要素1.4线程与进程的对比1.5线程在RTOS中的关键特性1.6线程的同步与通信1.7线程在嵌入式系统的特殊考量1.8多线程编程模型

·2025-06-30 19:55

Day33 PO模型

系列文章目录Day01软件测试基础总结Day02测试用例知识点总结（上）Day03测试用例知识点总结（下）Day04禅道-从安装到卸载Day05MySql的基础使用Day06MySql知识点总结Day07MySql知识点再总结与多表查询Day08redis的基础知识Day08VMware的安装、Linux系统安装和Linux基础命令Day09Linux常用命令总结Day10Linux环境部署和项目

lookout99·2025-06-30 18:18

【LLaMA 3实战】3、LLaMA 3长文本处理终极指南：从128K上下文到百万级文档实战

这不仅意味着模型能处理更复杂的文档，更开启了"全局认知"的新可能——从法律合同的全条款审查到代码仓库的跨文件重构，从金融报告的时序分析到医疗病历的全周期追踪。

无心水·2025-06-30 18:45

【LLaMA 3实战】2、LLaMA 3对话能力全解析：从架构革新到多智能体实战指南

引言：LLaMA3对话能力的革命性突破当Meta发布LLaMA3时，其对话能力的跃升重新定义了开源大模型的边界。

无心水·2025-06-30 18:14

通过本地LLM搭建本地RAG

整体思路通过ollama下载并搭建本地大预言模型LLM。通过ollama搭建embedding模型。通过langchain文件加载器加载本地内容文件（PDF文件）。

TBM矩阵·2025-06-30 17:14

用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别

整体思路收集至少两个人的手写签名图片，每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001