Nano-Banana與STM32CubeMX開發(fā)實戰(zhàn)：讓AI圖像生成在嵌入式設(shè)備上跑起來 最近AI圖像生成模型越來越火，像Nano-Banana這樣的模型，能生成各種驚艷的產(chǎn)品拆解圖、平鋪圖，效果確實讓人眼前一亮。但你可能不知道，這些強大的A…

DeepChat智能文檔處理：PDF解析與合同審查效果展示 1. 掃描版合同處理的現(xiàn)實難題 不動產(chǎn)租賃合同這類文件，往往以掃描件形式存在。你可能遇到過這樣的情況：一份幾十頁的PDF合同發(fā)到郵箱，里面全是圖片格式的文字，復(fù)制粘…

靈感畫廊行業(yè)落地：文創(chuàng)工作室基于SDXL 1.0構(gòu)建AI輔助設(shè)計生產(chǎn)環(huán)境 1. 為什么一家文創(chuàng)工作室需要“AI畫廊”而不是“AI繪圖工具” 你有沒有見過這樣的場景： 一位插畫師在凌晨三點反復(fù)修改一張海報的背景云層，調(diào)了十七次色溫，卻總…

Qwen3-VL:30B法律應(yīng)用：智能合同審查系統(tǒng)開發(fā) 1. 法務(wù)工作的現(xiàn)實困境與破局點 每天打開郵箱，法務(wù)同事的桌面堆著十幾份待審合同——供應(yīng)商協(xié)議、客戶訂單、保密條款、跨境支付附件……每一份都得逐字推敲，生怕漏掉一個“不可抗力”的限定條件…

FLUX.1-dev-fp8-dit文生圖效果實測：SDXL Prompt Styler對構(gòu)圖/光影/細(xì)節(jié)增強作用分析 1. 為什么這次實測值得你花三分鐘看完 你有沒有試過這樣的情形：明明寫了一段很用心的提示詞，生成的圖片卻總差一口氣——主體位置歪了、光線像蒙了一層灰…

Granite-4.0-H-350m在智能零售中的應(yīng)用：顧客行為分析 1. 零售門店的真實困境：數(shù)據(jù)就在那里，卻用不起來 上周去一家連鎖便利店買咖啡，結(jié)賬時收銀員隨口說："最近下午三點到五點的熱飲銷量特別好，但早上…

Qwen2.5-VL與Anaconda環(huán)境配置指南 1. 為什么選擇Anaconda來運行Qwen2.5-VL 在開始配置之前，先說說為什么推薦用Anaconda而不是直接用系統(tǒng)Python。Qwen2.5-VL作為一款多模態(tài)大模型，依賴的庫特別多，而且版本要求很嚴(yán)格——PyTorch、transfor…

KNN算法距離度量的藝術(shù)：如何選擇最適合的度量方式？ 在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，K近鄰（KNN）算法因其簡單直觀而廣受歡迎。但很多人可能不知道，KNN算法的性能很大程度上取決于距離度量的選擇。就像畫家需要根據(jù)不同的繪畫…