liulanba的博客

本文深入解析OCR技术全流程，重点介绍了CRNN模型的架构原理和实现细节。文章首先概述OCR技术的发展历程，从传统方法到深度学习模型如CRNN、PaddleOCR等。然后详细剖析CRNN的三层结构：CNN特征提取层通过非对称池化处理文本图像；RNN层使用双向LSTM捕获字符间依赖关系；分类层映射到字符概率。特别讲解了CTC Loss如何解决序列对齐问题，通过空白符机制处理变长文本识别。全文涵盖从数据准备到模型训练、验证评估的完整流程，为OCR技术实现提供了全面指导。

摘要 本章介绍了一个电影解说AI Agent的实战项目，该系统能够根据用户输入的电影名称或相关信息，自动搜索电影详情并生成专业解说文案。项目采用LangChain框架构建，核心组件包括： 系统架构：基于Agent的流程编排，结合LLM引擎（GPT-4）、电影搜索工具和对话记忆系统 核心功能： 通过自定义Prompt控制解说风格（专业且生动） 支持多轮对话和历史记忆 可扩展的电影信息搜索工具 技术实现： 使用LangChain Agent进行任务调度 结构化Prompt模板确保输出质量 兼容新旧版LangCh

AI Agent技术指南：从基础到实践 本指南全面介绍了构建AI Agent所需的核心技术栈，涵盖理论基础、开发框架和实战应用三大模块。主要内容包括： 基础理论：详细解析大语言模型(LLM)原理、提示工程技巧、RAG检索增强生成技术及向量数据库知识 开发框架：深入讲解LangChain框架、LangGraph图工作流和Agent智能代理的实现方法 监控管理：介绍可观测性概念及LangSmith监控平台、PromptLayer管理平台的使用 实战案例：通过电影解说AI Agent项目演示完整开发流程 技术栈涵

摘要 本文介绍了AI Agent系统的监控与管理方案，重点探讨了可观测性(Observability)概念及其三大支柱（日志、指标、追踪），强调了其在LLM黑盒系统中的重要性。详细列出了LLM调用、Agent执行和RAG检索的关键指标，并提供了LangSmith集成、自定义日志和Prometheus三种实现方案。随后深入介绍了LangSmith平台，包括其核心功能（追踪、调试、评估、监控）和具体应用价值，展示了如何通过代码实现请求追踪和Prompt评估。最后给出了LangSmith的完整集成示例，为AI A

本文深入探讨机器学习系统的高级评估指标，涵盖后处理优化、模型量化、部署监控等全流程关键环节。主要内容包括：1）后处理指标如NMS效果评估和Soft-NMS改进；2）模型量化与压缩指标；3）生产环境中的部署指标；4）全流程性能监控方法。文章通过Python代码示例和可视化图表，展示了如何在实际项目中应用这些指标来优化模型精度、推理速度和生产环境稳定性。这些高级评估指标为构建高效的机器学习系统提供了全面的性能评估框架。

本文深入探讨机器学习模型评估的进阶指标，分为训练过程指标、模型参数指标、超参数调优指标和模型验证指标四大类。训练过程指标包括训练损失和验证损失的监控与分析，通过损失函数类型（分类、回归、目标检测）实现不同任务的优化。模型参数指标关注参数量和计算量评估，超参数调优指标指导参数优化，模型验证指标则采用交叉验证等方法评估泛化能力。文章提供了完整的Python实现代码和可视化工具，帮助开发者全面理解机器学习模型的训练优化过程，有效解决过拟合、欠拟合等问题，平衡模型性能与计算资源。

本文是机器学习评估指标系列的第一篇入门指南，全面介绍了机器学习全流程中的基础评估指标。文章系统讲解了数据质量评估（缺失值率、数据覆盖率、重复值率）、数据一致性检查、数据分布指标（如偏度）等核心概念，并提供了详细的Python实现代码和可视化方法。通过数据质量评估、前处理指标、分类/回归/聚类任务指标等模块，帮助初学者建立完整的评估指标体系认知，确保从数据准备到模型评估各环节的质量监控。文章强调全面指标的重要性，包括避免"垃圾进垃圾出"、评估预处理效果、监控训练过程、验证模型泛化能力等关键

本文系统介绍了十大经典机器学习算法（非深度学习），涵盖线性回归、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、KNN、K-Means、PCA和梯度提升树。针对每个算法详细解析了原理、数学公式、数据预处理方法和Python实现（基于Python 3.11）。以线性回归为例，重点阐述了模型公式、损失函数、求解方法（最小二乘法和梯度下降）、评估指标（R²、RMSE）以及正则化技术（Ridge/Lasso）。文档提供完整的可运行代码示例，包括数据生成、模型训练、评估和可视化，适合机器学习初学者系统学习基础算法。

YOLOv6端到端详解：工业级实时目标检测创新 摘要：YOLOv6是美团视觉团队提出的新一代实时目标检测框架，通过多项创新技术实现了精度与速度的平衡。该模型采用可重参数化的RepVGG架构，训练时多分支提升精度，推理时融合为单分支提升速度；设计高效解耦头和Anchor-free检测方案；引入动态标签分配优化样本匹配。YOLOv6提供N/T/S/M/L多种规模变体，满足不同应用场景需求，在保持高精度的同时显著提升推理效率，特别适合工业部署。

YOLO-World是一种突破性的实时开放词汇目标检测模型，它通过创新性地融合视觉和文本特征，解决了传统YOLO系列模型只能检测预定义类别的局限性。该模型采用YOLOv8骨干网络提取多尺度视觉特征，结合CLIP文本编码器处理任意文本提示，并通过可重参数化的视觉-语言路径聚合网络(RepVL-PAN)实现高效的特征融合。YOLO-World支持零样本检测，无需重新训练即可识别新类别，同时保持了YOLO系列的高效实时性能。