Speech Seaco Paraformer Docker Compose配置：多容器协同工作示例 1. 为什么需要Docker Compose来运行Speech Seaco Paraformer？ 你可能已经试过直接运行/bin/bash /root/run.sh，也看到了WebUI在http://localhost:7860上顺利打开——但那只…

在家就能玩的AI实验，Face Fusion镜像使用全记录 1. 这不是电影特效，是你的客厅实验室 你有没有想过，不用去影楼、不花一分钱、不求人帮忙，就能把朋友的脸“换”到自己的毕业照上？或者让童年老照片里模糊的面孔重新清…

Llama3与cv_resnet18_ocr-detection对比：多模态场景应用实战分析 1. 为什么需要这场对比？——从真实需求出发 你有没有遇到过这样的情况： 客服系统要自动识别用户发来的商品截图，提取关键参数，再调用大模型生成回复…

unet image Face Fusion能跑在RTX3060上吗？低显存适配实战 1. 实测结论：RTX3060完全可用，但需关键调优 先说答案：能跑，而且跑得稳——但不是直接拉起就能用。我用一块8GB显存的RTX3060实测了科哥开发的unet image Fa…

零基础入门语音检测，用FSMN-VAD轻松实现长音频自动分割 你是否遇到过这样的问题：一段30分钟的会议录音，里面夹杂大量停顿、咳嗽、翻纸声，想转成文字却要手动剪掉所有静音？或者在做语音识别前，得花半天时间…

以下是对您提供的博文内容进行深度润色与结构重构后的技术博客正文。我以一位长期从事电子系统集成、高校EDA平台部署及NI生态实战支持的工程师身份，用更自然、更具教学感和工程现场感的语言重写全文——彻底去除AI痕迹、打破模板化章节、强化逻辑流与实操温度&…

结构化输出太实用！FSMN-VAD生成可复制时间表 语音处理流程里，总有一道绕不开的“前置关卡”：怎么从一段几十分钟的录音里，快速、准确地揪出真正有人说话的部分？人工听？费时费力还容易漏；写脚本…

YOLOv13 SSH远程调试技巧，效率翻倍 在目标检测工程实践中，一个高频却常被低估的痛点是：模型训练跑通了，但调试卡在SSH连接慢、日志难追踪、GPU状态看不清、代码改了却不知是否生效——整个过程像在黑盒里摸开关。 尤其当YOLOv13这…