從數(shù)據(jù)到部署：PETRV2-BEV全流程 1. 引言 隨著自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，基于視覺的三維目標(biāo)檢測方法逐漸成為研究熱點。其中，PETR系列模型憑借其將圖像特征與空間位置編碼深度融合的能力，在BEV（Birds Eye View&#xf…

用MAX038打造高性能高頻波形發(fā)生器：從原理到實戰(zhàn)的完整指南你有沒有遇到過這樣的場景？在調(diào)試射頻電路時，手頭的函數(shù)發(fā)生器輸出噪聲太大，正弦波像“毛刺”一樣；或者想做個簡單的掃頻測試，卻發(fā)現(xiàn)DDS芯片最高只…

YOLO11模型壓縮：剪枝與量化部署指南 YOLO11作為YOLO系列的最新演進(jìn)版本，在保持高檢測精度的同時進(jìn)一步優(yōu)化了推理效率，廣泛應(yīng)用于實時目標(biāo)檢測場景。然而，隨著模型復(fù)雜度的提升，其在邊緣設(shè)備上的部署仍面臨內(nèi)存占用大…

IndexTTS-2-LLM實戰(zhàn)案例：播客內(nèi)容自動生成系統(tǒng) 1. 引言 隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)，語音合成（Text-to-Speech, TTS）已從早期機(jī)械式朗讀發(fā)展為具備情感表達(dá)與自然語調(diào)的擬人化輸出。在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，尤其是播客、有聲…

DeepSeek-OCR-WEBUI實戰(zhàn)：構(gòu)建企業(yè)級文檔自動處理系統(tǒng) 1. 引言：企業(yè)文檔自動化的需求與挑戰(zhàn) 在金融、物流、教育和政務(wù)等眾多行業(yè)中，每天都會產(chǎn)生海量的紙質(zhì)或掃描文檔，如發(fā)票、合同、身份證件、檔案資料等。傳統(tǒng)的人工錄入方式不…

用YOLOv9鏡像做課程設(shè)計，一周搞定全部內(nèi)容 在人工智能課程設(shè)計中，目標(biāo)檢測是一個經(jīng)典且實用的課題。然而，傳統(tǒng)開發(fā)流程中常見的環(huán)境配置復(fù)雜、依賴沖突、模型下載緩慢等問題，常常讓學(xué)生把大量時間耗費在“跑通環(huán)境”而非“理解算…

如何快速實現(xiàn)高精度圖片摳圖？試試CV-UNet大模型鏡像 1. 引言：高效摳圖的工程需求與技術(shù)演進(jìn) 在圖像處理、電商展示、影視后期和AI內(nèi)容生成等場景中，高精度圖片摳圖（Image Matting）是一項基礎(chǔ)且關(guān)鍵的技術(shù)。傳統(tǒng)方法依…

ESP32雙麥克風(fēng)實戰(zhàn)設(shè)計：從硬件布局到音頻分類的完整鏈路你有沒有遇到過這樣的情況？在嘈雜房間里，語音助手總是聽不清你說什么；工業(yè)設(shè)備輕微異響被環(huán)境噪聲淹沒，等到故障爆發(fā)才被發(fā)現(xiàn)；安防系統(tǒng)對“玻璃破碎”…