摘要 隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和信息化管理的普及，傳統(tǒng)的人工考勤方式已難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對(duì)效率和準(zhǔn)確性的需求。日常考勤作為企業(yè)管理的重要組成部分，直接關(guān)系到員工績效考核、薪資核算以及企業(yè)運(yùn)營效率。然而，傳統(tǒng)的考勤方式存在數(shù)據(jù)易丟失…

Qwen3-Reranker-4B實(shí)戰(zhàn)：快速搭建多語言文本檢索系統(tǒng) [toc] 1. 引言 1.1 多語言文本檢索的挑戰(zhàn)與需求 在當(dāng)今全球化信息環(huán)境中，跨語言、多語種的內(nèi)容檢索已成為企業(yè)級(jí)搜索、智能客服、知識(shí)庫問答等場(chǎng)景的核心能力。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)往往依賴關(guān)鍵詞匹配或單…

從0開始學(xué)地址語義匹配，MGeo鏡像輕松上手 1. 引言：什么是地址語義匹配？ 在現(xiàn)實(shí)世界的地理信息處理中，同一個(gè)地理位置往往存在多種表述方式。例如，“北京市朝陽區(qū)望京街5號(hào)望京SOHO”與“北京望京SOHO T3座5樓”雖然文…

Qwen3-0.6B模型蒸餾：用小預(yù)算訓(xùn)練專屬輕量模型 你是不是也遇到過這樣的困境？公司業(yè)務(wù)需要一個(gè)定制化的AI模型來處理用戶意圖識(shí)別、query改寫或語義增強(qiáng)任務(wù)，但動(dòng)輒幾十億參數(shù)的大模型訓(xùn)練成本太高——GPU資源貴、訓(xùn)練時(shí)間長、運(yùn)維復(fù)雜&#…

YOLO26優(yōu)化器選擇：SGD vs Adam訓(xùn)練效果對(duì)比案例 在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，優(yōu)化器的選擇對(duì)模型收斂速度、最終精度以及泛化能力有著至關(guān)重要的影響。YOLO系列作為當(dāng)前最主流的目標(biāo)檢測(cè)框架之一，在其最新版本YOLO26中提供了多種優(yōu)化器選項(xiàng)&…

DeepSeek-R1部署教程：1.5B輕量模型CPU極速推理實(shí)戰(zhàn)指南 1. 引言 1.1 本地化大模型的現(xiàn)實(shí)需求 隨著大語言模型在各類任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，越來越多開發(fā)者和企業(yè)希望將模型能力集成到本地系統(tǒng)中。然而，主流大模型通常依賴高性能GPU進(jìn)行推理…

前言 在ultralytics中，導(dǎo)出的yolo11.onnx權(quán)重只有一個(gè)輸出，這無法適配瑞芯微中的解析。其需要九個(gè)輸出。通用的步驟是在訓(xùn)練完的pt文件后，利用[ultralytics_yolo11]，可參考：【YOLOv8部署至RV1126】PT轉(zhuǎn)ONNX、ONNX轉(zhuǎn)RKNN、RKNN預(yù)編譯 官方導(dǎo)出的onnx權(quán)重的輸出個(gè)數(shù)： 利用…

Z-Image-Turbo啟動(dòng)報(bào)錯(cuò)？supervisorctl start命令執(zhí)行失敗排查教程 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景描述 Z-Image-Turbo 是阿里巴巴通義實(shí)驗(yàn)室開源的高效AI圖像生成模型，作為 Z-Image 的知識(shí)蒸餾版本，它在保持高質(zhì)量圖像輸出的同時(shí)大幅提升了推理速度…