在現(xiàn)代iOS開發(fā)中，Swift的并步化特性為我們提供了強大的工具來管理并發(fā)任務(wù)。然而，如何高效地調(diào)度這些任務(wù)，尤其是在處理大量并發(fā)工作時，依然是一個挑戰(zhàn)。本文將結(jié)合實際例子，探討如何使用Swift的并發(fā)特性實現(xiàn)一個高效的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。 背景 假設(shè)我們正在開發(fā)一個應(yīng)用，該…

PETRV2-BEV訓(xùn)練步驟詳解：create_petr_nus_infos.py數(shù)據(jù)預(yù)處理全解析 你是否在訓(xùn)練PETRV2-BEV模型時，卡在了create_petr_nus_infos.py這一步？明明腳本跑通了，但后續(xù)訓(xùn)練卻報錯“找不到annotation文件”或“sample token mismatch”…

Phi-4-mini-reasoning開源模型可持續(xù)演進｜ollama社區(qū)貢獻與PR合并指南 1. 為什么Phi-4-mini-reasoning值得開發(fā)者關(guān)注 你有沒有試過這樣一個場景：想在本地快速跑一個能做數(shù)學(xué)推理的輕量模型，但發(fā)現(xiàn)主流大模型動輒幾十GB顯存、部署復(fù)雜&…

mPLUG圖文問答入門必看：從安裝到提問的完整本地化實操手冊 1. 為什么你需要一個本地化的圖文問答工具？ 你有沒有遇到過這樣的場景：手頭有一張產(chǎn)品截圖，想快速知道圖里有哪些關(guān)鍵元素；或者收到一張會議現(xiàn)場照片&#…

飛書辦公新姿勢：基于Qwen3-VL:30B的多模態(tài)AI助手快速搭建方案 引言 你有沒有遇到過這些場景？ 同事在飛書群里發(fā)來一張模糊的產(chǎn)品截圖，問“這個按鈕功能是什么”，你得翻文檔、查代碼、再截圖回復(fù)；市場部同事甩來一份…

工業(yè)皮帶機巡檢機器人推薦指南——適配場景與誠信廠商選擇工業(yè)皮帶機是礦山、鋼鐵、食品等20+行業(yè)的“物料輸送血管”，承載80%以上原料與成品運輸。但長距離（最長10km）、24小時連續(xù)運行的特性，讓人工巡檢成為“低效…

Lychee Rerank MM驚艷效果：Qwen2.5-VL在圖文-圖文重排序任務(wù)中超越雙塔模型 1. 什么是Lychee Rerank MM？——多模態(tài)重排序的新范式 你有沒有遇到過這樣的問題：在電商平臺上搜“復(fù)古風(fēng)牛仔外套”，結(jié)果首頁卻出現(xiàn)一堆現(xiàn)代剪裁的夾…

通義千問Embedding模型并發(fā)低？線程池配置優(yōu)化方案 1. 問題現(xiàn)象：為什么Qwen3-Embedding-4B在知識庫場景下響應(yīng)變慢？ 你是不是也遇到過這樣的情況：明明用的是RTX 3060這種能跑800 doc/s的Embedding模型，可一接入知識庫…