ResNet18异常检测：工业制造缺陷识别实战 引言 在工业生产线上，质检环节往往是最耗时且容易出错的环节之一。想象一下，一位质检员每天需要检查成千上万个产品，用肉眼寻找微小的划痕、凹陷或颜色异常，这不仅效率低下&a…

信息抽取场景落地指南｜用AI智能实体侦测服务提升效率 在当今数据爆炸的时代，非结构化文本（如新闻、报告、社交媒体内容）占据了企业数据总量的80%以上。如何从这些杂乱无章的文字中快速提取关键信息，成为提升业务效率的…

目录 前言 一、Pod 资源限制：合理分配集群资源 1. 资源限制的核心作用 2. 资源限制的两大核心配置 3. 资源单位说明 （1）内存单位 （2）CPU 单位 4. 资源限制配置案例 5. 查看资源分配状态 二、Pod 健康检查&am…

信息抽取新利器｜AI智能实体侦测服务实现即写即测精准识别 1. 背景与需求：非结构化文本中的信息提取挑战 在当今数据爆炸的时代，大量有价值的信息隐藏于新闻报道、社交媒体、企业文档等非结构化文本中。如何从这些杂乱无章的文字中快速、准确…

MiDaS模型部署教程：CPU环境下实现高精度单目深度估计 1. 引言 1.1 AI 单目深度估计 —— 让2D图像“看见”3D世界 在计算机视觉领域，单目深度估计（Monocular Depth Estimation） 是一项极具挑战性但又极具应用价值的技术。它旨在…

MiDaS模型实战案例：无人机系统 1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义 在智能硬件与自主导航系统快速发展的今天，三维空间感知能力已成为无人机、机器人、AR/VR等前沿应用的核心需求。传统方案依赖激光雷达（LiDAR）或多目…

文科生也能懂：AI万能分类器极简体验教程 引言：当文科生遇上AI分类器 作为一名人文专业的学生，你可能经常需要处理大量文本数据——比如整理文献资料、分析社交媒体评论，或者对问卷调查结果进行分类。传统方法往往需要手动阅读和…

单目深度估计应用案例：MiDaS在机器人导航中的实践 1. 引言：从2D视觉到3D空间感知的跨越 随着智能机器人技术的快速发展，环境感知能力成为决定其自主性与安全性的核心要素。传统机器人多依赖激光雷达（LiDAR）或多目立体…