本文分类：news发布日期：2025/12/28 20:55:00
相关文章
54_Spring AI 干货笔记之 Azure OpenAI 语音转录
一、Azure OpenAI 语音转录
Spring AI 支持 Azure Whisper 模型。
二、前置条件
从 Azure 门户的 Azure OpenAI 服务部分获取您的 Azure OpenAI 端点和 API 密钥。Spring AI 定义了一个名为 spring.ai.azure.openai.api-key 的配置属性，您应将其设置为从 Azure 获…
建站知识
2025/12/28 20:54:54
基于YOLO的智能安防系统搭建：从模型拉取到GPU部署全流程
基于YOLO的智能安防系统搭建：从模型拉取到GPU部署全流程
在城市监控中心，数百路摄像头正源源不断传输着视频流。安保人员盯着屏幕，试图从海量画面中捕捉异常行为——这曾是传统安防系统的常态。如今，随着AI视觉技术的发展…
建站知识
2025/12/28 20:54:44
YOLO目标检测可视化工具推荐：Feature Map怎么看？
YOLO目标检测可视化工具推荐：Feature Map怎么看？
在工业质检车间里，一台基于YOLO的视觉系统正对高速传送带上的PCB板进行缺陷检测。突然，报警响起——一个微小焊点缺失未被识别。工程师调出日志，发现模型输出“无异常”…
建站知识
2025/12/28 20:54:44
YOLO目标检测项目成本控制：如何合理分配GPU与Token？
YOLO目标检测项目成本控制：如何合理分配GPU与Token？
在智能制造、城市安防和自动驾驶等场景中，实时视觉感知系统正变得无处不在。一个摄像头每秒输出几十帧图像，背后可能是成千上万次的深度学习推理——而每一次“看见”ÿ…
建站知识
2025/12/28 20:54:33
YOLO模型训练资源抢占检测：识别异常占用行为
YOLO模型训练资源抢占检测：识别异常占用行为
在现代AI研发环境中，GPU集群早已成为支撑深度学习任务的“算力心脏”。然而，随着越来越多团队共享这些昂贵资源，一个隐性却日益严重的问题浮出水面：某些YOLO模型训练任务悄…
建站知识
2025/12/28 20:54:21
YOLO训练数据自动清洗：用GPU加速异常样本剔除
YOLO训练数据自动清洗：用GPU加速异常样本剔除
在工业视觉系统频繁迭代的今天，一个常被忽视却影响深远的问题浮出水面——训练数据中的“隐性噪声”正在悄悄拖垮模型性能。我们见过太多案例：团队投入数周时间调参优化，最终发现精度…
建站知识
2025/12/28 20:54:20
YOLO目标检测模型训练时如何防止过拟合？Dropout与GPU正则化
YOLO目标检测模型训练时如何防止过拟合？Dropout与GPU正则化
在工业质检线上，一台搭载YOLO模型的视觉系统正高速运行：每秒处理上百帧图像，精准定位微米级缺陷。然而工程师发现，尽管模型在训练集上mAP高达98.7%ÿ…
建站知识
2025/12/28 20:53:49
YOLO推理服务部署HTTPS：保护GPU接口安全
YOLO推理服务部署HTTPS：保护GPU接口安全
在智能制造工厂的视觉质检线上，一台边缘服务器正通过摄像头实时分析产品缺陷。每秒上百帧图像被上传至部署在GPU上的YOLO模型进行检测——这本是AI赋能工业自动化的典型场景。但若这些包含核心工艺信息的图像以明…
建站知识
2025/12/28 20:53:42
