古籍?dāng)?shù)字化新招：MinerU云端版解決老舊PDF識(shí)別難題 你是不是也遇到過這樣的情況：手頭有一堆掃描版的古籍文獻(xiàn)，字跡模糊、排版雜亂，甚至用的是繁體豎排或異體字，想把它們轉(zhuǎn)成電子文本做研究，結(jié)果用常規(guī)的OCR工…

vllm監(jiān)控方案：HY-MT1.5-1.8B服務(wù)健康檢查 1. 背景與業(yè)務(wù)場(chǎng)景 隨著多語言內(nèi)容交互需求的快速增長，高質(zhì)量、低延遲的翻譯服務(wù)成為智能應(yīng)用的核心能力之一。混元翻譯模型（Hunyuan-MT）系列在多個(gè)國際評(píng)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異，其中…

沒顯卡怎么跑PyTorch 2.7？云端GPU 1小時(shí)1塊，5分鐘部署 你是不是也遇到過這種情況：公司配的電腦只有集成顯卡，本地裝 PyTorch 老是報(bào) CUDA 版本不兼容，pip install 一頓操作后還是 import torch 失敗？更頭疼…

Whisper語音識(shí)別實(shí)戰(zhàn)：廣播內(nèi)容自動(dòng)轉(zhuǎn)錄系統(tǒng) 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景與痛點(diǎn)分析 在媒體內(nèi)容管理、新聞采編和多語言信息處理領(lǐng)域，廣播節(jié)目的文字化轉(zhuǎn)錄是一項(xiàng)高頻且耗時(shí)的任務(wù)。傳統(tǒng)人工聽寫方式效率低下，成本高昂，尤其面對(duì)多語種…

FRCRN語音降噪入門教程：16k音頻處理環(huán)境配置 1. 引言 1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) 本文旨在為語音信號(hào)處理初學(xué)者和AI應(yīng)用開發(fā)者提供一份完整的FRCRN語音降噪模型的入門實(shí)踐指南。通過本教程，您將掌握如何在預(yù)配置環(huán)境中快速部署并運(yùn)行基于單麥克風(fēng)輸入、采樣率為16…

效果太強(qiáng)了！Qwen-Image-2512生成的depth圖超真實(shí) 1. 背景與技術(shù)價(jià)值 隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，圖像生成能力正從“文生圖”邁向“結(jié)構(gòu)控圖”的新階段。阿里通義實(shí)驗(yàn)室推出的 Qwen-Image-2512 模型作為當(dāng)前開源社區(qū)中極具影響力的視覺生成模型之一&#…

人工智能之核心基礎(chǔ) 機(jī)器學(xué)習(xí) 第十六章 模型優(yōu)化 文章目錄 人工智能之核心基礎(chǔ) 機(jī)器學(xué)習(xí)16.1 過擬合與欠擬合🎯 定義（用“考試”比喻）🔍 表現(xiàn)與原因 16.2 解決過擬合的方法? 五大核心策略1. **正則化（Regularization…

OpenCV DNN模型解析：人臉檢測(cè)與屬性分析原理 1. 技術(shù)背景與核心問題 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，人臉屬性分析是一項(xiàng)極具實(shí)用價(jià)值的技術(shù)方向。從安防系統(tǒng)到智能營銷，從個(gè)性化推薦到人機(jī)交互，對(duì)人臉的性別、年齡等基本屬性進(jìn)行快速識(shí)別&am…