ESP32-CAM Wi-Fi通信硬件實現(xiàn)深度剖析：從電路到代碼的實戰(zhàn)解析一個“小盒子”為何能扛起視覺物聯(lián)網(wǎng)？你有沒有想過，一塊比指甲蓋大不了多少的模塊，居然能實時拍攝、壓縮圖像，并通過Wi-Fi把視頻流傳到千里之外的手機上&a…

實測YOLO26鏡像：開箱即用的深度學習開發(fā)環(huán)境體驗 近年來，隨著目標檢測模型復雜度不斷提升，開發(fā)者在本地搭建訓練與推理環(huán)境時常常面臨依賴沖突、版本不兼容、CUDA配置失敗等痛點。尤其是在使用如YOLO系列這類高度集成的框架時，從…

BEV感知優(yōu)化：PETRV2模型訓練中的課程學習策略 1. 引言 在自動駕駛感知系統(tǒng)中，基于視覺的三維目標檢測正逐漸成為主流技術(shù)路徑。其中，BEV（Birds Eye View）感知范式因其對空間結(jié)構(gòu)建模能力強、便于多傳感器融合等優(yōu)勢&…

verl實戰(zhàn)解析：解耦計算與數(shù)據(jù)依賴的關(guān)鍵機制 1. verl 介紹 verl 是一個靈活、高效且可用于生產(chǎn)環(huán)境的強化學習（RL）訓練框架，專為大型語言模型（LLMs）的后訓練設(shè)計。它由字節(jié)跳動火山引擎團隊開源&#xff…

verl性能優(yōu)化實戰(zhàn)：提升RL訓練吞吐量的7個技巧 1. 引言 隨著大型語言模型（LLMs）在自然語言理解、代碼生成和對話系統(tǒng)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，后訓練階段的強化學習（Reinforcement Learning, RL）已成為提升模型行…

GPT-OSS與Qwen2.5對比評測：推理效率與資源占用 1. 選型背景與評測目標 隨著大模型在企業(yè)級應(yīng)用和本地部署場景中的普及，推理效率與資源占用成為技術(shù)選型的關(guān)鍵指標。OpenAI近期開源的 GPT-OSS 系列模型（以 gpt-oss-20b-WEBUI 為代表&#x…

用BSHM鏡像給朋友做寫真集，效果驚艷全場 1. 引言：AI人像摳圖如何改變創(chuàng)意表達 在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作日益普及的今天，高質(zhì)量的人像處理已成為攝影后期、社交媒體運營和個性化設(shè)計的核心需求。傳統(tǒng)摳圖依賴Photoshop等專業(yè)工具，耗時且對…

小白必看！Qwen3-VL-8B開箱即用教程，無需高配顯卡 1. 引言：為什么你需要關(guān)注 Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF？ 在多模態(tài)大模型快速發(fā)展的今天，視覺-語言理解能力已成為AI應(yīng)用的核心競爭力之一。然而，大多數(shù)高性…