人名地名機構(gòu)名自動高亮？試試這款A(yù)I實體偵測鏡像 在信息爆炸的時代，非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)（如新聞、社交媒體內(nèi)容、企業(yè)文檔）呈指數(shù)級增長。如何從這些海量文本中快速提取關(guān)鍵信息——尤其是人名、地名、機構(gòu)名等命名實體，…

單目深度估計技術(shù)解析：MiDaS模型原理 1. 引言：從2D圖像到3D空間的AI視覺革命 在計算機視覺領(lǐng)域，如何讓機器“理解”三維世界一直是一個核心挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴雙目攝像頭或多傳感器融合來獲取深度信息，但這些方案成本高、部署復(fù)…

Stable Diffusion分類器聯(lián)動教程：云端GPU 5分鐘出圖，1小時1塊 1. 為什么設(shè)計師需要這個方案？ 作為一名設(shè)計師，你可能經(jīng)常需要為產(chǎn)品或內(nèi)容創(chuàng)建各種分類標簽的創(chuàng)意圖片。傳統(tǒng)方式需要手動設(shè)計每個標簽，耗時耗力。而St…

分類器效果對比：開源vs商用API，云端GPU測試省下2000元 引言 作為初創(chuàng)公司的CTO，你是否也面臨這樣的困境：需要為業(yè)務(wù)選擇一個合適的分類方案，既想測試開源模型的靈活性，又需要考慮商用API的穩(wěn)定性&#xf…

MiDaS單目深度估計實戰(zhàn)教程：從零部署到深度熱力圖生成 1. 引言：走進3D感知的AI視覺世界 在計算機視覺領(lǐng)域，如何讓AI“理解”二維圖像背后的三維空間結(jié)構(gòu)，一直是極具挑戰(zhàn)性的課題。傳統(tǒng)方法依賴雙目立體視覺或多傳感器融合&#…

在軟件測試領(lǐng)域，“效率低、覆蓋窄、適應(yīng)性差” 的痛點長期存在：某大型電商平臺曾因回歸測試用例編寫滯后，導致新功能上線延遲 3 天；某金融機構(gòu)因手工測試遺漏邊界場景，引發(fā)線上交易故障。 而 AI 技術(shù)的成熟&#xff0…

零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)MiDaS：單目深度估計快速上手 1. 引言：什么是單目深度估計？ 在計算機視覺領(lǐng)域，從一張普通2D圖像中感知3D空間結(jié)構(gòu)一直是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。傳統(tǒng)方法依賴雙目攝像頭或多視角幾何計算，而近年來，隨…

33語種互譯新標桿｜騰訊開源HY-MT1.5-7B翻譯模型實戰(zhàn)指南 在多語言交流日益頻繁的今天，高質(zhì)量、低延遲的機器翻譯系統(tǒng)已成為跨語言溝通的核心基礎(chǔ)設(shè)施。騰訊混元團隊推出的 HY-MT1.5-7B 翻譯模型，正是面向這一需求打造的新一代大模型翻譯解決…