本文分类:news发布日期:2026/1/10 16:04:59
相关文章
Qwen3-VL多图输入教程:云端免配置,10分钟完成测试
Qwen3-VL多图输入教程:云端免配置,10分钟完成测试
引言:为什么选择云端测试Qwen3-VL?
作为一名AI研究人员,当你需要评估Qwen3-VL的多图像理解能力时,是否经常遇到实验室GPU被占用、本地电脑性能不足的困境…
建站知识
2026/1/10 16:04:54
AI智能实体侦测服务监控方案:日志收集与性能指标可视化部署
AI智能实体侦测服务监控方案:日志收集与性能指标可视化部署
1. 引言:AI 智能实体侦测服务的工程化挑战
随着自然语言处理技术在信息抽取领域的广泛应用,AI 智能实体侦测服务已成为文本分析系统的核心组件之一。基于 RaNER(Robus…
建站知识
2026/1/10 16:04:51
AI智能实体侦测服务性能瓶颈?CPU利用率优化实战方案
AI智能实体侦测服务性能瓶颈?CPU利用率优化实战方案
1. 背景与问题提出
随着自然语言处理(NLP)技术的广泛应用,AI 智能实体侦测服务在信息抽取、内容审核、知识图谱构建等场景中扮演着关键角色。基于 RaNER 模型 的中文命名实体…
建站知识
2026/1/10 16:04:42
[OtterCTF 2018]电子取证(后)
[OtterCTF 2018]Path To Glory
题目描述
How did the malware got to ricks PC? It must be one of rick old illegal habits...
F:\QZBS\volatility_2.6_win64_standalone\volatility_2.6_win64_standalone\volatility_2.6_win64_standalone.exe -f OtterCTF.vmem --profi…
建站知识
2026/1/10 16:04:44
基于深度学习的电商智能客服聊天系统的设计与实现(源码+万字报告+讲解)(支持资料、图片参考_相关定制)
摘 要
得益于深度学习和自然语言处理等人工智能技术的不断发展,计算机在理解自然语言方面取得了巨大进步。这一进展使智能客户服务系统等实用的自然语言处理应用程序能够更好地理解和回答用户问题。这些技术在公司的有效应用使智能客户服务系统成为可能。智能客服系…
建站知识
2026/1/10 16:03:28
RaNER模型领域适配:医疗术语识别微调实战案例
RaNER模型领域适配:医疗术语识别微调实战案例
1. 引言:从通用实体识别到垂直领域挑战
随着自然语言处理技术的快速发展,命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)已成为信息抽取、知识图谱构建和智能搜索等应用的…
建站知识
2026/1/10 16:03:25
在Mybatis中PageHelper 的分页作用只对 startPage() 之后、且在同一个线程中执行的「下一个 MyBatis 查询方法」生效
在测试分页插件的查询功能时,我发现:
Test
public void testPageHelperTest() {try {InputStream resourceAsStream Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml");SqlSessionFactory sqlSessionFactory new SqlSessionFactoryBuild…
建站知识
2026/1/10 16:03:16
HY-MT1.5-7B模型优化:显存占用降低50%
HY-MT1.5-7B模型优化:显存占用降低50%
1. 引言
随着多语言交流需求的快速增长,高质量、低延迟的机器翻译系统成为智能应用的核心组件。腾讯近期开源了混元翻译大模型系列的最新版本——HY-MT1.5,包含两个关键模型:HY-MT1.5-1.8B…
建站知识
2026/1/10 16:02:56

