用AI做系統(tǒng)引導(dǎo)：GLM-4.6V-Flash-WEB項目完整復(fù)現(xiàn) 1. 背景與技術(shù)趨勢：從OCR到視覺理解的躍遷 在自動化系統(tǒng)維護和安裝工具開發(fā)中，一個長期存在的挑戰(zhàn)是如何讓程序“理解”圖形用戶界面（GUI）。傳統(tǒng)方法依賴坐標定位或基…

從零搞懂門電路：與、或、非的底層邏輯原來是這樣 你有沒有想過，我們每天用的手機、電腦，甚至家里的智能燈泡，它們到底是怎么“思考”的？ 其實，這些設(shè)備并沒有真正的大腦，但它們能做判斷、能運算…

Qwen-Image-Edit-2511本地部署教程，無需API調(diào)用限制 阿里云通義千問團隊推出的Qwen-Image系列模型持續(xù)進化，最新版本 Qwen-Image-Edit-2511 在圖像編輯能力上實現(xiàn)了顯著增強。作為Qwen-Image-Edit-2509的升級版，該版本在角色一致性、幾何推理…

醫(yī)療場景實測：CT掃描等術(shù)語識別準確率大幅提升 近年來，語音識別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，尤其是在醫(yī)生書寫病歷、記錄診斷意見和手術(shù)方案等高專業(yè)性場景中，對醫(yī)學(xué)術(shù)語的識別準確率提出了更高要求。傳統(tǒng)通用語音識別模型在面…

基于Qwen的輕量AI服務(wù)搭建：All-in-One模式詳細步驟 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場景描述 在邊緣計算和資源受限設(shè)備上部署人工智能服務(wù)時，傳統(tǒng)方案往往面臨顯存不足、依賴復(fù)雜、啟動緩慢等問題。尤其是在需要同時支持多種自然語言處理任務(wù)（如情感分析…

通義千問3-4B顯存優(yōu)化技巧：RTX3060上實現(xiàn)120 tokens/s部署案例 1. 引言 隨著大模型輕量化趨勢的加速，40億參數(shù)級別的小模型正成為端側(cè)AI推理的核心載體。通義千問 3-4B-Instruct-2507（Qwen3-4B-Instruct-2507）作為阿里于2025年8…

深入理解 Elasticsearch 的 201 Created：不只是“寫成功了”那么簡單你有沒有遇到過這種情況：向 Elasticsearch 發(fā)送一條文檔創(chuàng)建請求，收到201 Created，心里一喜——“寫進去了！”轉(zhuǎn)身去查，卻發(fā)現(xiàn)搜不到這條…

PyTorch鏡像真實案例：本科生兩周完成畢業(yè)設(shè)計項目全過程 1. 引言：從零基礎(chǔ)到項目落地的高效路徑 對于大多數(shù)計算機相關(guān)專業(yè)的本科生而言，畢業(yè)設(shè)計是將理論知識轉(zhuǎn)化為實際工程能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，深度學(xué)習(xí)項目的環(huán)境配置、依賴…