本文分类:news发布日期:2026/1/17 1:23:40
打赏

相关文章

从零开始玩转PaddleOCR-VL-WEB:Jupyter一键启动教程

从零开始玩转PaddleOCR-VL-WEB:Jupyter一键启动教程 1. 简介与学习目标 PaddleOCR-VL-WEB 是基于百度开源的 PaddleOCR-VL 技术构建的一款高效、多语言支持的文档解析系统。该模型融合了动态分辨率视觉编码器与轻量级语言模型,能够在低资源消耗下实现对…

无头模式实践:Chrome Driver项目应用示例

无头模式实战:用 Chrome Driver 打造高效自动化系统 你有没有遇到过这样的场景?写好了爬虫脚本,本地运行一切正常,一扔到服务器就“404”——不是页面不存在,而是目标内容压根没加载出来。再一看日志,原来…

玩转YOLOv5:2块钱体验完整训练+推理全流程

玩转YOLOv5:2块钱体验完整训练推理全流程 你是不是也是一名对AI充满热情的大学生,正准备参加一场目标检测相关的竞赛?但现实很骨感——学校机房的电脑配置太低,跑不动深度学习模型;注册各种云计算平台又需要学生认证、…

手把手教你用Qwen3-VL-2B实现智能客服图文问答

手把手教你用Qwen3-VL-2B实现智能客服图文问答 1. 引言:智能客服的视觉化升级需求 在现代企业服务中,客户咨询已不再局限于文字描述。越来越多的用户倾向于通过截图、照片、图表甚至手写笔记来表达问题,例如:“这张发票为什么没…

YOLOv9结果保存路径:runs/detect输出目录说明

YOLOv9结果保存路径:runs/detect输出目录说明 1. 镜像环境说明 核心框架: pytorch1.10.0CUDA版本: 12.1Python版本: 3.8.5主要依赖: torchvision0.11.0,torchaudio0.10.0,cudatoolkit11.3, numpy, opencv-python, pandas, matplotlib, tqdm…

麦橘超然vs Automatic1111:资源占用与响应速度对比

麦橘超然vs Automatic1111:资源占用与响应速度对比 1. 引言 1.1 技术背景与选型需求 随着AI图像生成技术的快速发展,Stable Diffusion系列模型已成为主流创作工具。然而,在实际部署过程中,用户常常面临显存占用高、推理延迟大等…

docker部署数据中台系统DataCap

推荐一套基于 SpringBoot 开发的简单、易用的开源权限管理平台,建议下载使用: https://github.com/devlive-community/authx 推荐一套为 Java 开发人员提供方便易用的 SDK 来与目前提供服务的的 Open AI 进行交互组件:https://github.com/devlive-commun…

通义千问Embedding模型推理慢?vLLM加速部署实战提升300%

通义千问Embedding模型推理慢?vLLM加速部署实战提升300% 1. 背景与痛点:Qwen3-Embedding-4B 的性能瓶颈 在构建大规模语义检索、知识库问答或跨语言文本匹配系统时,高质量的文本向量化模型是核心基础设施。阿里开源的 Qwen/Qwen3-Embedding…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部