模型选择与配置说明（Detection / Recognition / Classification） 本文系统说明本项目在“检测（det）/识别（rec）/分类（cls）”三条子任务上的模型选择思路、备选方案对比、输入尺寸与性能取舍、部署格式（ONNX/MNN）、以及在 GUI 与代码层面的配置方式。目标是让读者理解“…

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Gradient Descent 梯度下降一、核心思想：一个最经典的比喻 想象一下，你是一个蒙着眼睛的登山者，被困在一片漆黑的山林中。你的目标是走到山谷的最低点（寻找最低点）。 你会怎么做？你会用脚感受一下周围的地面，找出哪个方向是“下坡”最陡的。然后朝着那个最陡的下坡方向迈…

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车牌识别方案对比与实现总结（GUI 三方法：lock / test / rec2） 本文面向实际工程应用，系统梳理当前 GUI 集成的三种车牌识别方法（lock、test、rec2）的技术亮点、设计思路、模型选择、实现过程与关键代码，帮助快速理解与持续优化。目标是：在统一界面中，对比“传统候选+文…

Reward-RAG: Enhancing RAG with Reward Driven Supervision 全文摘要 本文介绍了一种名为Reward-RAG的新方法，旨在通过奖励驱动监督增强Retrieval-Augmented Generation（RAG）模型。与以往的RAG方法不同，该方法使用了CriticGPT训练了一个专门的奖励模型，并利用该模型生成合…