相关文章
Qwen2.5-0.5B实体识别：信息提取实战案例
Qwen2.5-0.5B实体识别：信息提取实战案例
1. 引言
1.1 业务场景描述
在现代自然语言处理（NLP）任务中，信息提取是构建智能系统的核心能力之一。无论是从用户输入中识别关键参数，还是从非结构化文本中抽取结构化数据&a…
建站知识
2026/1/20 2:51:39
Android 模拟器root权限a
前置：adb，Adnroid Studio Emulator，在命令行可执行，或者通过绝对路径执行## 创建模拟器
首先，启动Android Studio并创建一个模拟器AVD（Android虚拟设备）。在创建AVD时请务必注意服务类型（Google Play Store，G…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
Qwen3-Embedding-4B部署太慢？并行处理优化实战教程
Qwen3-Embedding-4B部署太慢？并行处理优化实战教程
在当前大模型驱动的语义理解与向量检索场景中，Qwen3-Embedding-4B作为通义千问系列最新推出的嵌入模型，凭借其强大的多语言支持、长上下文理解和高维向量表达能力，正被广泛应用…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
VibeThinker-1.5B效果展示：复杂DP题也能拆解
VibeThinker-1.5B效果展示：复杂DP题也能拆解
在算法竞赛的高压环境中，面对一道复杂的动态规划（DP）题目，选手往往需要花费大量时间进行状态设计、转移方程推导和边界条件验证。如果有一个AI助手能够像资深教练一样&…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
Z-Image-Turbo Python调用：API接口集成到Web项目的代码实例
Z-Image-Turbo Python调用：API接口集成到Web项目的代码实例
Z-Image-Turbo是阿里巴巴通义实验室开源的高效AI图像生成模型，作为Z-Image的蒸馏版本，它在保持高质量图像输出的同时大幅提升了推理速度。该模型仅需8步即可完成图像生成ÿ…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
实测腾讯混元MT模型，网页端翻译流畅又准确
实测腾讯混元MT模型，网页端翻译流畅又准确
1. 背景与需求：多语言翻译的现实挑战
在全球化加速和数字内容爆发式增长的背景下，跨语言沟通已成为企业、教育机构乃至政府服务中的刚需。无论是跨境电商的商品描述本地化，还是民族地区…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
Qwen3-4B部署安全配置：API密钥与访问控制实战
Qwen3-4B部署安全配置：API密钥与访问控制实战
1. 背景与挑战
随着大模型在企业级场景中的广泛应用，模型服务的安全性已成为不可忽视的关键问题。Qwen3-4B-Instruct-2507 是阿里开源的一款高性能文本生成大模型，在通用能力、多语言支持和长上…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
YOLOv8推理延迟高？CPU深度优化部署实战技巧
YOLOv8推理延迟高？CPU深度优化部署实战技巧
1. 背景与挑战：工业级目标检测的性能瓶颈
在边缘计算和工业视觉场景中，实时性是目标检测系统的核心指标。尽管YOLOv8凭借其卓越的精度与速度平衡成为主流选择，但在纯CPU环境下部署时&…
建站知识
2026/1/20 2:41:39
