零基礎入門Qwen3-1.7B，5分鐘快速部署實戰(zhàn)教程 你是不是也遇到過這些情況： 想試試最新大模型，卻被復雜的環(huán)境配置勸退； 看到“Qwen3”名字很酷，卻不知道從哪開始跑第一句“你好”； 聽說1.7B模型能在普通顯卡…

模型推理延遲高？DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B性能調優(yōu)實戰(zhàn) 你是不是也遇到過這樣的情況：模型明明只有1.5B參數(shù)，部署在A10或RTX 4090上，但每次生成一段代碼或解一道數(shù)學題，都要等3秒以上？輸入剛敲完&…

摘要 隨著醫(yī)療行業(yè)的快速發(fā)展，醫(yī)院管理系統(tǒng)的信息化需求日益增長。傳統(tǒng)的手工管理模式效率低下，難以滿足現(xiàn)代醫(yī)院對數(shù)據(jù)管理、患者服務和資源調度的需求。醫(yī)院后臺管理系統(tǒng)通過數(shù)字化手段優(yōu)化業(yè)務流程，提高管理效率，減少人為錯誤&…

摘要 新冠疫情全球蔓延背景下，傳統(tǒng)人工管理隔離人員的方式暴露出效率低、信息滯后、資源分配不均等問題。為提升疫情防控精準度與響應速度，基于信息化的隔離管理系統(tǒng)成為必要工具。該系統(tǒng)通過數(shù)字化手段整合隔離人員信息、物資調配、健康監(jiān)測等核心環(huán)節(jié)&…

摘要 隨著工業(yè)4.0的推進和智能制造的快速發(fā)展，傳統(tǒng)工廠車間管理模式的局限性日益凸顯，如人工記錄效率低下、數(shù)據(jù)易丟失、信息共享不及時等問題。為提高生產效率、降低管理成本并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控與分析，構建一套高效、智能的工廠車間管理系…

Qwen模型提示工程實戰(zhàn)：精準控制兒童圖像生成效果技巧 1. 為什么需要專為兒童設計的圖像生成能力 你有沒有試過用普通AI畫圖工具給孩子生成一張小熊圖片？結果可能是一只毛發(fā)寫實、眼神深邃、甚至帶點憂郁的森林熊——孩子盯著看了三秒，轉頭就…

零基礎玩轉Glyph：視覺語言模型也能這么簡單 你有沒有試過——把一段5000字的產品說明書直接喂給大模型，結果它只記得開頭兩句話？或者想讓AI看懂一張密密麻麻的財務報表截圖，卻只能得到“這是一張表格”的泛泛而談？傳統(tǒng)…

零基礎也能懂！YOLOv10官方鏡像新手入門指南 你是不是也遇到過這樣的情況：想試試最新的目標檢測模型，結果光是配置環(huán)境就卡了三天？裝完PyTorch又報CUDA版本不匹配，下載權重時網(wǎng)速慢得像在等火車，好不容易跑…