第一章：昇騰算子開(kāi)發(fā)與性能調(diào)優(yōu)概述昇騰（Ascend）AI處理器是華為推出的高性能AI計(jì)算平臺(tái)，廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與推理場(chǎng)景。在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，自定義算子的實(shí)現(xiàn)與性能優(yōu)化是提升模型運(yùn)行效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過(guò)深入理解昇騰…

YOLOFuse MFWD數(shù)據(jù)集水面漂浮物探測(cè)嘗試 在智慧環(huán)保與智能監(jiān)控的交叉地帶，一個(gè)看似簡(jiǎn)單卻極具挑戰(zhàn)的任務(wù)正吸引著越來(lái)越多研究者的目光：如何讓機(jī)器“看清”清晨薄霧中的湖面、夜色籠罩下的河道里那些隨波逐流的塑料瓶、泡沫板和廢棄漁網(wǎng)？這些…

YOLOFuse PyCharm遠(yuǎn)程調(diào)試配置指南 在智能安防、自動(dòng)駕駛和夜間監(jiān)控等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，單靠可見(jiàn)光圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)常常力不從心——低光照下細(xì)節(jié)丟失、霧霾天氣中對(duì)比度下降、偽裝目標(biāo)難以分辨。這時(shí)候，紅外（IR）成像的優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)了…

JWT令牌管理方案：控制用戶訪問(wèn)權(quán)限與有效期 在構(gòu)建現(xiàn)代AI大模型服務(wù)平臺(tái)時(shí)，一個(gè)繞不開(kāi)的挑戰(zhàn)是：如何在不犧牲性能和擴(kuò)展性的前提下，確保成百上千用戶的操作既安全又精準(zhǔn)？尤其是在支持600多個(gè)主流大模型、300多類多模態(tài)…

YOLOFuse：當(dāng)紅外視覺(jué)遇上開(kāi)箱即用的智能檢測(cè) 在城市夜幕降臨、濃煙彌漫的火場(chǎng)邊緣，或是無(wú)人值守的變電站中，傳統(tǒng)的攝像頭常?！笆鳌薄皇且?yàn)樵O(shè)備故障，而是可見(jiàn)光信息在低照度與遮擋環(huán)境下徹底失效。此時(shí)，如果有一…

YOLOFuse在LR-AB數(shù)據(jù)集上的遠(yuǎn)距離識(shí)別實(shí)踐 在智能監(jiān)控與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)日益普及的今天，單一視覺(jué)模態(tài)已難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的實(shí)際環(huán)境。尤其是在夜間、霧霾或遠(yuǎn)距離成像條件下，RGB圖像往往因光照不足、對(duì)比度低而嚴(yán)重退化，導(dǎo)致傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)模型性能…

YOLOFuse 模型壓縮大賽：尋找最小mAP損失方案 在智能安防、自動(dòng)駕駛和夜間監(jiān)控等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，單一可見(jiàn)光攝像頭的目標(biāo)檢測(cè)能力正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)——當(dāng)環(huán)境進(jìn)入低光照、濃霧或煙塵彌漫狀態(tài)時(shí)，傳統(tǒng)基于RGB圖像的模型往往“失明”。此時(shí)，…

別再…還在…難道還要繼續(xù)…？ 別再凌晨三點(diǎn)盯著空白文檔發(fā)呆，還在用復(fù)制粘貼和拼湊文獻(xiàn)的方式硬擠論文？難道還要繼續(xù)因?yàn)楦袷匠鲥e(cuò)被導(dǎo)師打回、因查重過(guò)高而心慌、因問(wèn)卷和數(shù)據(jù)分析拖慢進(jìn)度，最終在Deadline前陷入徹夜狂奔的惡性循…