本文分类:news发布日期:2026/1/24 1:59:28
打赏

相关文章

DeepSeek与GPT-OSS对比:20B级模型推理效率评测

DeepSeek与GPT-OSS对比:20B级模型推理效率评测 你是否也在寻找一款既强大又省资源的20B级别大模型?不是动辄需要8张A100才能跑起来的庞然大物,也不是牺牲效果换速度的轻量妥协——而是真正能在双卡4090D上稳稳跑、响应快、生成稳、部署简的实…

批量生成怎么做?麦橘超然脚本化调用实例

批量生成怎么做?麦橘超然脚本化调用实例 你是不是也遇到过这样的情况:想用麦橘超然模型批量生成几十张图,但每次都要打开网页、填提示词、点生成、等结果、再保存……重复操作十几次后手酸眼花,效率低得让人抓狂?别急…

Qwen3-0.6B流式输出效果展示,文字逐字出现

Qwen3-0.6B流式输出效果展示,文字逐字出现 还在盯着屏幕等AI“想完再答”?别人已经看到答案一个字一个字跳出来——像打字员在你眼前实时敲出思考过程。这不是特效,是Qwen3-0.6B真实发生的流式输出体验:没有停顿、没有卡顿、没有整…

实战语音识别预处理:FSMN-VAD离线镜像让VAD检测更简单

实战语音识别预处理:FSMN-VAD离线镜像让VAD检测更简单 1. 为什么语音识别前必须做端点检测? 你有没有试过把一段5分钟的会议录音直接喂给语音识别模型?结果可能是:开头30秒静音、中间多次长时间停顿、结尾还有20秒环境噪音——这…

python opencv计算E矩阵分解RT - MKT

python opencv计算E矩阵分解RT import cv2 import numpy as np# 示例:从特征点匹配恢复相对位姿 def estimate_relative_pose_from_matches(keypoints1, keypoints2, matches, K):"""从特征点匹配估计…

python opencv计算F矩阵分解RT - MKT

python opencv计算F矩阵分解RT import cv2 import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as Rdef improved_decompose_homography():"""改进的单应性矩阵分解,处理尺度问题"…

科研论文提取难?MinerU+LaTeX_OCR部署实战案例

科研论文提取难?MinerULaTeX_OCR部署实战案例 科研人员每天面对大量PDF格式的论文,但真正能“读懂”它们的工具却不多。多栏排版、嵌套表格、复杂公式、矢量图混排——这些在人类眼里一目了然的内容,对传统PDF解析工具来说却是连环陷阱。复制…

大面积修复卡顿?fft npainting lama性能优化建议

大面积修复卡顿?FFT NPainting LAMA性能优化建议 在使用 FFT NPainting LAMA 进行图像大面积修复时,不少用户反馈:标注一大片区域后点击“ 开始修复”,界面长时间卡在“执行推理…”状态,等待30秒甚至超过1分钟仍无响…

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