ms-swift：大模型时代的“操作系统级”开发引擎 在大语言模型和多模态系统快速演进的今天，一个现实问题摆在每一位开发者面前：如何在不组建百人工程团队的前提下，完成从模型选型、微调优化到服务部署的全流程闭环？传统路…

开箱即用的YOLOFuse镜像来了！预装PyTorch、Ultralytics全依赖 在夜间监控、森林防火或工业巡检中，你是否曾遇到过这样的尴尬：白天表现良好的目标检测系统，一到夜晚或烟雾环境中就频频漏检？传统基于RGB图像的模型在低光…

清华镜像站对比：为何选择“一锤定音”进行大模型下载？ 在当前AI技术快速迭代的背景下，越来越多的研究者和开发者希望快速上手大模型项目——无论是复现一篇论文、微调一个专属模型，还是部署一个可用的推理服务。然而现实往往令人却…

YOLOFuse 华为昇腾NPU适配进展汇报 在城市安防系统中，夜间监控常因光照不足导致传统摄像头“失明”，而红外成像虽能穿透黑暗却难以分辨物体细节。如何让机器既看得见、又看得清？这正是多模态目标检测要解决的核心问题。 随着智能感知技术的…

YOLOFuse HTML嵌入方案：将检测界面集成至现有管理系统 在智能安防、工业巡检和自动驾驶等实际场景中，单一可见光摄像头在夜间、雾霾或强遮挡环境下常常“力不从心”。而红外成像虽能穿透黑暗，却缺乏纹理细节。如何让系统既看得清又看得准&…

YOLOFuse实战教程：如何在低光环境下提升目标检测精度 在城市安防系统中，夜间监控摄像头常常“睁眼瞎”——明明有行人经过，却无法触发报警。这并非设备故障，而是传统基于RGB图像的目标检测模型在低光照条件下集体失能的典型表现。…

第一章：边缘计算中数据缓存的核心挑战在边缘计算架构中，数据缓存作为提升系统响应速度与降低网络负载的关键机制，面临诸多独特挑战。由于边缘节点分布广泛、资源受限且网络环境动态多变，传统云端缓存策略难以直接适用。缓存一致性…

YOLOFuse在PID控制中的潜在应用：动态目标追踪闭环 在夜间浓雾笼罩的边境线上，一架无人机正低空巡航。可见光摄像头画面一片漆黑，但红外传感器却清晰捕捉到远处移动的人体热源。系统需要做的不仅是“看见”，还要驱动云台持续对准目…