MinerU提取法律文书：高精度结构化输出案例详解 法律文书是典型的高复杂度PDF文档类型——多栏排版、嵌套表格、长段落引用、大量编号条款、穿插公式与印章图片，传统OCR工具常出现错行、漏表、公式乱码、页眉页脚混入正文等问题。MinerU 2.5-1.2B 深度学…

全量微调YOLOE模型，mAP提升细节全公开 YOLOE不是又一个“YOLO套壳模型”，而是一次目标检测范式的实质性跃迁。当多数开放词汇检测模型还在为推理延迟和提示工程焦头烂额时，YOLOE用RepRTA文本提示、SAVPE视觉提示和LRPC无提示三套机制&#x…

梯度累积为何设16步？背后原理简单解释 1. 一个真实困惑：为什么是16，不是8或32？ 你刚打开 Qwen2.5-7B LoRA 微调镜像，执行 swift sft 命令时，一眼就看到这行参数： --gradient_accumulation_st…

MinerU降本部署案例：GPU按需使用，成本节省60% 在日常文档处理中，PDF格式因其跨平台稳定性被广泛采用，但其内部结构复杂——多栏排版、嵌套表格、数学公式、矢量图与扫描件混杂，让内容提取长期处于“能用但不好用”的尴…

如何用gpt-oss-20b-WEBUI解决本地部署难题？答案在这 你是不是也遇到过这些情况： 想在本地跑一个真正好用的大模型，结果被CUDA版本、vLLM编译、Python依赖、端口冲突折腾到怀疑人生； 好不容易配好环境，打开WebUI却卡在…

YOLOv10镜像Jupyter最友好开发体验 在目标检测工程落地的真实场景中，一个反复出现的困境始终未被彻底解决：为什么模型在本地调试时表现优异，一到新环境就报错“ModuleNotFoundError”或“CUDA version mismatch”？从PyTorch版本与…

以下是对您提供的博文《Vivado使用教程详解：Artix-7时钟资源配置实战案例》的 深度润色与专业重构版本 。本次优化严格遵循您的全部要求： ✅ 彻底去除AI痕迹，语言自然、老练、有“人味”——像一位在Xilinx平台摸爬滚打十年的FPGA架构师，在茶水间给你讲干货； ✅ 所有模…

开源大模型落地新选择：Qwen3-14B多语言翻译应用实战指南 1. 为什么翻译场景特别需要Qwen3-14B这样的模型 你有没有遇到过这些情况： 一份30页的英文技术白皮书，需要精准译成中文西班牙语日语，但主流翻译API要么按字符计费高昂&a…