BGE-Reranker-v2-m3性能优化：如何减少80%检索噪音 1. 引言：RAG系统中的“搜不准”困局与BGE-Reranker-v2-m3的破局之道 在当前主流的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统中，向量数据库通过语义嵌…

YOLOv8停车场管理应用：车辆计数系统部署实战案例 1. 引言 随着智慧城市建设的不断推进，智能交通管理系统对高效、精准的车辆检测与统计能力提出了更高要求。传统人工监控或基于规则的图像处理方法在复杂场景下存在识别率低、维护成本高、扩展性差等问题…

ESP32-CAM Wi-Fi通信硬件实现深度剖析：从电路到代码的实战解析一个“小盒子”为何能扛起视觉物联网？你有没有想过，一块比指甲盖大不了多少的模块，居然能实时拍摄、压缩图像，并通过Wi-Fi把视频流传到千里之外的手机上&a…

实测YOLO26镜像：开箱即用的深度学习开发环境体验 近年来，随着目标检测模型复杂度不断提升，开发者在本地搭建训练与推理环境时常常面临依赖冲突、版本不兼容、CUDA配置失败等痛点。尤其是在使用如YOLO系列这类高度集成的框架时，从…

BEV感知优化：PETRV2模型训练中的课程学习策略 1. 引言 在自动驾驶感知系统中，基于视觉的三维目标检测正逐渐成为主流技术路径。其中，BEV（Birds Eye View）感知范式因其对空间结构建模能力强、便于多传感器融合等优势&…

verl实战解析：解耦计算与数据依赖的关键机制 1. verl 介绍 verl 是一个灵活、高效且可用于生产环境的强化学习（RL）训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的后训练设计。它由字节跳动火山引擎团队开源&#xff…

verl性能优化实战：提升RL训练吞吐量的7个技巧 1. 引言 随着大型语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成和对话系统等领域的广泛应用，后训练阶段的强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为提升模型行…

GPT-OSS与Qwen2.5对比评测：推理效率与资源占用 1. 选型背景与评测目标 随着大模型在企业级应用和本地部署场景中的普及，推理效率与资源占用成为技术选型的关键指标。OpenAI近期开源的 GPT-OSS 系列模型（以 gpt-oss-20b-WEBUI 为代表&#x…