效果惊艳！用YOLOv9镜像完成 horses.jpg 检测案例 你有没有试过——把一张普通照片扔进模型，几秒后，画面里所有马匹被精准框出，连鬃毛飘动的方向都清晰可辨？这不是电影特效，而是YOLOv9在真实场景中交出的答…

Qwen轻量模型实战：中小企业AI客服搭建教程 1. 为什么中小企业需要自己的AI客服 你是不是也遇到过这些问题：客服团队每天要处理上百条重复咨询，新员工培训周期长，节假日响应不及时，客户满意度总在及格线徘徊&#xff…

SGLang效果惊艳！结构化输出自动生成合规JSON数据 SGLang不是另一个大模型，而是一个让大模型真正“好用”的推理框架。它不生成答案，而是帮你把答案变成你想要的样子——比如一段格式严丝合缝、字段完整、可直接入库的JSON；比如一…

告别繁琐配置！PyTorch-2.x-Universal-Dev-v1.0镜像让深度学习环境部署少走弯路 1. 为什么每次搭环境都像重新考一次研？ 你是不是也经历过这些场景： 花一整天配CUDA版本，结果发现和PyTorch不兼容，重装系统&#xff1…

Fuyu与Glyph功能对比：视觉推理模型选型实战指南 1. 视觉推理模型为什么需要认真选型 你有没有遇到过这样的情况：手头有个图像理解任务，比如要分析一张带复杂表格的财报截图、识别产品包装上的多行小字参数、或者从设计稿里提取结构化UI组件…

#%% md ## ndarray #%% md ##### ndarray的特性 #%% md ###### 多维性 #%% import numpy as np #%% arr np.array(5) #创建一个ndarray数组 print(arr的维度是:, arr.ndim) #%% arr np.array([1, 2, 3]) print(arr) print(arr的维度是:, arr.ndim) #%% arr np.array([[1, …

#%% md ### series的创建 #%% import string import pandas as pd import numpy as np from pandas.core.methods.selectn import DataFrame #%% t pd.Series([18, 53, 32, 24, 12]) print(type(t)) print(t) #%% t pd.Series(np.arange(10),indexlist(string.ascii_uppercas…

互联网大厂Java面试：Spring微服务与Redis缓存的深度探索 场景描述 某互联网大厂正在招聘Java开发工程师，面试官气势凌人，对面坐着的是传说中的“水货程序员”谢飞机。面试的业务场景是围绕电商场景的商品推荐和缓存优化展开。第一轮&#xff…