DeepSeek與GPT-OSS對(duì)比：20B級(jí)模型推理效率評(píng)測 你是否也在尋找一款既強(qiáng)大又省資源的20B級(jí)別大模型？不是動(dòng)輒需要8張A100才能跑起來的龐然大物，也不是犧牲效果換速度的輕量妥協(xié)——而是真正能在雙卡4090D上穩(wěn)穩(wěn)跑、響應(yīng)快、生成穩(wěn)、部署簡的實(shí)…

批量生成怎么做？麥橘超然腳本化調(diào)用實(shí)例 你是不是也遇到過這樣的情況：想用麥橘超然模型批量生成幾十張圖，但每次都要打開網(wǎng)頁、填提示詞、點(diǎn)生成、等結(jié)果、再保存……重復(fù)操作十幾次后手酸眼花，效率低得讓人抓狂？別急…

Qwen3-0.6B流式輸出效果展示，文字逐字出現(xiàn) 還在盯著屏幕等AI“想完再答”？別人已經(jīng)看到答案一個(gè)字一個(gè)字跳出來——像打字員在你眼前實(shí)時(shí)敲出思考過程。這不是特效，是Qwen3-0.6B真實(shí)發(fā)生的流式輸出體驗(yàn)：沒有停頓、沒有卡頓、沒有整…

實(shí)戰(zhàn)語音識(shí)別預(yù)處理：FSMN-VAD離線鏡像讓VAD檢測更簡單 1. 為什么語音識(shí)別前必須做端點(diǎn)檢測？ 你有沒有試過把一段5分鐘的會(huì)議錄音直接喂給語音識(shí)別模型？結(jié)果可能是：開頭30秒靜音、中間多次長時(shí)間停頓、結(jié)尾還有20秒環(huán)境噪音——這…

python opencv計(jì)算E矩陣分解RT import cv2 import numpy as np# 示例：從特征點(diǎn)匹配恢復(fù)相對(duì)位姿 def estimate_relative_pose_from_matches(keypoints1, keypoints2, matches, K):"""從特征點(diǎn)匹配估計(jì)…

python opencv計(jì)算F矩陣分解RT import cv2 import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as Rdef improved_decompose_homography():"""改進(jìn)的單應(yīng)性矩陣分解，處理尺度問題"…

科研論文提取難？MinerULaTeX_OCR部署實(shí)戰(zhàn)案例 科研人員每天面對(duì)大量PDF格式的論文，但真正能“讀懂”它們的工具卻不多。多欄排版、嵌套表格、復(fù)雜公式、矢量圖混排——這些在人類眼里一目了然的內(nèi)容，對(duì)傳統(tǒng)PDF解析工具來說卻是連環(huán)陷阱。復(fù)制…

大面積修復(fù)卡頓？FFT NPainting LAMA性能優(yōu)化建議 在使用 FFT NPainting LAMA 進(jìn)行圖像大面積修復(fù)時(shí)，不少用戶反饋：標(biāo)注一大片區(qū)域后點(diǎn)擊“ 開始修復(fù)”，界面長時(shí)間卡在“執(zhí)行推理…”狀態(tài)，等待30秒甚至超過1分鐘仍無響…