YOLO在工業(yè)分揀機(jī)器人中的應(yīng)用：高速GPU檢測(cè)系統(tǒng) 在現(xiàn)代智能工廠的傳送帶上，每分鐘有數(shù)百件形狀各異、標(biāo)簽?zāi)：陌魢[而過(guò)。傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)面對(duì)如此高速流動(dòng)的目標(biāo)常常“眼花繚亂”，漏檢、誤判頻發(fā)。而今天，一臺(tái)搭載了YOLO模型與…

本課我們將要研究 PE header 的 file header（文件頭）部分。至此，我們已經(jīng)學(xué)到了哪些東東，先簡(jiǎn)要回顧一下:DOS MZ header 又命名為 IMAGE_DOS_HEADER.。其中只有兩個(gè)域比較重要: e_magic 包含字符串"MZ"，e_lf…

你是否曾在開(kāi)發(fā)后臺(tái)管理系統(tǒng)時(shí)，反復(fù)編寫(xiě)相似的部門(mén)選擇、字典下拉框功能？每次新項(xiàng)目都要重新實(shí)現(xiàn)這些基礎(chǔ)組件，既浪費(fèi)時(shí)間又難以保證質(zhì)量？renren-ui組件庫(kù)正是為解決這一痛點(diǎn)而生，它基于Vue 2和Element UI，…

第一章：揭秘autodl環(huán)境搭建難點(diǎn)：如何30分鐘成功運(yùn)行Open-AutoGLM在深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)中，快速部署可復(fù)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境是項(xiàng)目啟動(dòng)的關(guān)鍵。使用AutoDL平臺(tái)結(jié)合Open-AutoGLM框架，可在30分鐘內(nèi)完成從零到模型推理的全流程搭建，但常…

LLMLingua技術(shù)深度解析：如何用20倍壓縮比重構(gòu)大模型交互范式 【免費(fèi)下載鏈接】LLMLingua To speed up LLMs inference and enhance LLMs perceive of key information, compress the prompt and KV-Cache, which achieves up to 20x compression with minimal perfo…

第一章：智譜Open-AutoGLM下載失敗？常見(jiàn)問(wèn)題與解決方案，一篇搞定在嘗試下載和部署智譜AI推出的Open-AutoGLM項(xiàng)目時(shí)，開(kāi)發(fā)者常遇到網(wǎng)絡(luò)超時(shí)、權(quán)限拒絕或依賴缺失等問(wèn)題。這些問(wèn)題雖不致命，但若處理不當(dāng)會(huì)顯著拖慢開(kāi)發(fā)進(jìn)度…

YOLO模型部署到Kubernetes：自動(dòng)化管理GPU節(jié)點(diǎn)集群 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，上百臺(tái)攝像頭實(shí)時(shí)回傳視頻流，每秒需要處理數(shù)千幀圖像以識(shí)別產(chǎn)品缺陷。傳統(tǒng)做法是為每個(gè)檢測(cè)任務(wù)單獨(dú)配置一臺(tái)服務(wù)器，但很快就會(huì)面臨資源浪費(fèi)、維護(hù)困難…

YOLO在港口集裝箱識(shí)別中的實(shí)踐：基于GPU的全天候檢測(cè) 在全球貿(mào)易持續(xù)擴(kuò)張的背景下，港口作為物流鏈的核心樞紐，其運(yùn)營(yíng)效率直接影響整個(gè)供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。面對(duì)日益增長(zhǎng)的集裝箱吞吐量和復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，傳統(tǒng)依賴人工或簡(jiǎn)單圖像處理技術(shù)…