本文分类：news发布日期：2026/1/17 5:15:12
相关文章
手把手教你用MinerU处理扫描件，保留关键条款信息
手把手教你用MinerU处理扫描件，保留关键条款信息
1. 引言：扫描件处理的痛点与解决方案
在工程建设、法律合规、金融审计等专业领域，大量的历史文档以扫描件形式存在。这些PDF或图像格式的文件虽然便于存档，但在实际使用中面临诸…
建站知识
2026/1/17 5:15:02
Qwen-Image-2512教育科技应用：课件插图自动化生成
Qwen-Image-2512教育科技应用：课件插图自动化生成
1. 技术背景与应用场景
随着教育数字化进程的加速，教师在制作多媒体课件时对高质量、定制化插图的需求日益增长。传统方式依赖人工设计或从图库中搜索素材，效率低且难以精准匹配教学内容。…
建站知识
2026/1/17 5:14:51
24l01话筒实践入门：完成首次数据回环测试
用 NRF24L01 打造无线话筒：从零实现音频数据回环测试 你有没有试过把一个最便宜的 2.4GHz 模块 NRF24L01，变成能“听”的无线节点？它不是蓝牙，也不是 Wi-Fi，没有复杂的协议栈，却能在毫秒级延迟下完成语音数…
建站知识
2026/1/17 5:14:23
AMD显卡部署AI大模型：3小时从零到精通完整指南
AMD显卡部署AI大模型：3小时从零到精通完整指南 【免费下载链接】ollama-for-amd Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models.by adding more amd gpu support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ol/ollama-for-…
建站知识
2026/1/17 5:14:13
BGE-Reranker-v2-m3配置指南：模型权重路径设置
BGE-Reranker-v2-m3配置指南：模型权重路径设置
1. 技术背景与核心价值
在当前的检索增强生成（RAG）系统中，向量数据库通过语义相似度进行初步文档召回。然而，由于嵌入模型对关键词敏感、上下文理解有限，常…
建站知识
2026/1/17 5:13:52
18亿参数模型实战：HY-MT1.5-1.8B应用案例
18亿参数模型实战：HY-MT1.5-1.8B应用案例
1. 引言
随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的翻译服务已成为智能应用的核心能力之一。在众多开源翻译模型中，HY-MT1.5-1.8B 凭借其出色的性能与轻量化设计脱颖而出。该模型是混元翻译模…
建站知识
2026/1/17 5:13:38
如何高效实现文本语义匹配？试试轻量级GTE中文向量模型镜像
如何高效实现文本语义匹配？试试轻量级GTE中文向量模型镜像
1. 背景与挑战：传统文本匹配的局限性
在自然语言处理（NLP）领域，文本语义匹配是搜索、推荐、问答系统等场景的核心技术。传统的关键词匹配方法（如…
建站知识
2026/1/17 5:13:16
混元翻译1.8B模型API开发：RESTful接口实现详解
混元翻译1.8B模型API开发：RESTful接口实现详解
1. 引言
随着多语言交流需求的不断增长，高质量、低延迟的机器翻译服务成为智能应用的核心能力之一。在众多开源翻译模型中，HY-MT1.5-1.8B 凭借其卓越的性能与轻量化设计脱颖而出。该模型是腾讯…
建站知识
2026/1/17 5:13:15
