YOLOv9 detect_dual.py參數(shù)詳解：source/device/weights說(shuō)明 你剛拿到Y(jié)OLOv9官方版訓(xùn)練與推理鏡像，準(zhǔn)備跑通第一個(gè)檢測(cè)任務(wù)，卻卡在了detect_dual.py的命令行參數(shù)上？--source到底能填什么路徑？--device 0和--device cpu…

MinerU二次開發(fā)：核心模塊源碼結(jié)構(gòu)解析 MinerU 2.5-1.2B 是當(dāng)前 PDF 文檔智能提取領(lǐng)域最具實(shí)用性的開源方案之一。它不是簡(jiǎn)單地把 PDF 轉(zhuǎn)成文字，而是能真正理解多欄排版、嵌套表格、數(shù)學(xué)公式、矢量圖與掃描圖混合內(nèi)容的“視覺文檔理解引擎”。尤其在處理…

verl與vLLM強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合：推理生成效率翻倍 在大模型后訓(xùn)練的實(shí)際工程中，一個(gè)常被忽視卻極為關(guān)鍵的瓶頸浮出水面：推理生成階段嚴(yán)重拖慢整體訓(xùn)練節(jié)奏。當(dāng)你精心設(shè)計(jì)好RLHF或GRPO流程，卻發(fā)現(xiàn)Actor模型在rollout階段像老牛拉車般緩慢——…

YOLO11機(jī)器人導(dǎo)航實(shí)戰(zhàn)，環(huán)境感知更精準(zhǔn) 在移動(dòng)機(jī)器人實(shí)際部署中，環(huán)境感知的實(shí)時(shí)性、魯棒性和精度直接決定導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性。傳統(tǒng)YOLO模型在動(dòng)態(tài)光照、小目標(biāo)遮擋、邊緣設(shè)備低算力等場(chǎng)景下常出現(xiàn)漏檢、誤檢或延遲過(guò)高問(wèn)題。而YOLO11作為Ultralytics最新發(fā)…

Sambert語(yǔ)音質(zhì)檢系統(tǒng)：異常檢測(cè)集成實(shí)戰(zhàn)教程 1. 開箱即用的語(yǔ)音合成體驗(yàn) 你有沒有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：剛部署好一個(gè)語(yǔ)音合成服務(wù)，結(jié)果運(yùn)行時(shí)報(bào)錯(cuò)“ttsfrd not found”或者“scipy import failed”？明明模型文件都下載好了&#xff…

以下是對(duì)您提供的博文內(nèi)容進(jìn)行 深度潤(rùn)色與結(jié)構(gòu)化重構(gòu)后的技術(shù)文章 。本次優(yōu)化嚴(yán)格遵循您的全部要求： ? 徹底去除AI痕跡，語(yǔ)言自然、專業(yè)、有“人味”； ? 摒棄模板化標(biāo)題（如“引言”“總結(jié)”），代之以邏輯遞進(jìn)、層層深入的敘事主線； ? 所有技術(shù)點(diǎn)均基于CC2530真實(shí)硬…

以下是對(duì)您提供的博文內(nèi)容進(jìn)行 深度潤(rùn)色與結(jié)構(gòu)重構(gòu)后的技術(shù)文章 。全文已徹底去除AI生成痕跡，采用真實(shí)工程師口吻、教學(xué)博主視角和一線調(diào)試經(jīng)驗(yàn)展開敘述，邏輯層層遞進(jìn)，語(yǔ)言自然流暢，兼具專業(yè)性與可讀性。文中刪去了所有模板化標(biāo)…

GPEN能否做藝術(shù)化修復(fù)？風(fēng)格遷移結(jié)合可能性探討 你有沒有試過(guò)用AI修復(fù)一張老照片，結(jié)果發(fā)現(xiàn)修復(fù)后的臉太“真實(shí)”，反而失去了原圖那種泛黃膠片的懷舊感？或者修完人像后，想給它加點(diǎn)梵高式的筆觸、莫奈的光影，…