- 博客(2230)
- 资源 (189)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 AI智能实体侦测服务是否开源？模型可部署性全面解析
技术先进性：基于达摩院RaNER模型，具备高精度、强鲁棒性的中文实体识别能力，尤其适合新闻、公文等正式文本场景。用户体验优越：Cyberpunk风格WebUI配合动态高亮功能，显著提升信息可视化的直观性与交互体验。部署灵活可控：虽未完全开源，但以Docker镜像形式提供，支持本地化部署与私有化改造，满足企业级安全要求。双模服务能力：同时提供Web界面与REST API，兼顾易用性与可集成性，适用于多样化的应用场景。📌最终建议- 对于希望快速验证NER能力的团队，可直接使用现成镜像快速上线；
2026-01-10 17:15:40
224
原创 AI本地化趋势前瞻：HY-MT1.5多语言翻译模型落地实战
若需集成至自有系统，可通过 RESTful API 进行调用。"text": "混元大模型支持多语言翻译，可在边缘设备高效运行。","context": "上文：我们正在测试最新的翻译系统。","混元": "HunYuan"},else:该接口响应时间稳定在300ms 内（1.8B 模型），完全满足实时交互需求。HY-MT1.5 系列的开源标志着国产大模型在垂直领域专业化和边缘部署可行性上的双重突破。
2026-01-10 16:38:20
328
原创 RaNER vs BERT-NER性能对比：中文命名实体识别部署案例实测
本项目基于 ModelScope 平台提供的RaNER 中文命名实体识别模型构建，目标是打造一款轻量级、高可用的智能文本分析工具。人名（PER）地名（LOC）机构名（ORG）并集成Cyberpunk 风格 WebUI，实现输入即分析、结果可视化高亮显示，极大提升用户体验和交互效率。精度领先：RaNER 在中文新闻类文本上的整体 F1-score 达到 92.9%，相比 BERT-NER 提升近 5 个百分点；推理更快：在 CPU 环境下平均响应时间缩短 30%，更适合低延迟应用场景；部署更简。
2026-01-10 15:52:30
293
原创 腾讯HY-MT1.5翻译模型部署教程：零基础快速上手
混元翻译模型 1.5 版本是腾讯在机器翻译领域的最新成果，专为高精度、多语言、复杂语境下的翻译任务设计。：18亿参数规模，轻量高效，适合边缘设备部署：70亿参数规模，在 WMT25 夺冠模型基础上升级优化两者均基于统一的训练框架构建，支持33 种主流语言之间的任意互译，并特别融合了5 种民族语言及方言变体（如粤语、藏语等），显著提升小语种和区域化表达的翻译准确性。本文系统介绍了腾讯开源的HY-MT1.5 翻译模型系列，涵盖其核心架构、功能特性及完整部署流程。
2026-01-10 15:48:24
386
原创 RaNER模型多模态扩展：结合图像信息的实体识别
本文围绕RaNER 模型的多模态扩展展开研究，提出一种基于图像辅助的中文命名实体识别增强方案。通过融合 CLIP 视觉编码器与 OCR 文本提取技术，构建弱监督的图文对齐机制，并在 CRF 解码阶段引入动态偏置，实现了无需微调的高效多模态推理。主要成果包括：1.技术可行性验证：证明了在不修改原始 RaNER 模型结构的前提下，可通过外部信号增强提升识别性能；2.工程实用性保障：整个扩展模块独立于主模型，兼容现有 WebUI 与 API 接口，易于部署；3.性能显著提升。
2026-01-10 14:10:29
297
原创 智能舆情监控系统：集成RaNER实体识别功能实战教程
通过本次实战，我们验证了基于 RaNER 的智能舆情监控系统的可行性与实用性。零门槛接入：无需深度学习背景，普通运维人员也能快速部署；精准高效：在真实新闻文本中平均 F1-score 超过 92%，满足实际业务需求；双模输出：既支持可视化操作，又开放 API，适配多种集成场景。更重要的是，该系统可在纯 CPU 环境下流畅运行，极大降低了部署成本，非常适合中小企业、地方政府和教育科研单位使用。
2026-01-10 13:28:37
286
原创 RaNER模型输出后处理：实体合并与消歧技术实战应用
本文围绕RaNER 模型输出后处理展开，针对实际应用中的两大痛点——实体断裂与名称歧义实体合并：通过 BIO 序列重建 + 词典规则优化，有效解决“北京大学”被误切为“北京+大学”的问题；实体消歧：利用上下文关键词匹配，显著提升“华为”“清华”等高频词的解析准确性；工程闭环：从模型推理到 WebUI 渲染，实现了端到端的信息抽取增强系统。
2026-01-10 12:46:02
661
原创 Qwen3-VL OCR增强功能实战：32种语言识别部署案例
Qwen3-VL 凭借其强大的视觉-语言融合能力，重新定义了OCR的技术边界。相比传统OCR工具，它不仅是“看得清”，更是“读得懂”。其支持32种语言、具备长文档结构解析、抗干扰能力强等特点，使其在跨国业务、政府档案数字化、学术资料整理等领域具有不可替代的优势。通过本次实战部署可以看出，借助 Qwen3-VL-WEBUI，即使是非算法背景的工程师也能在1小时内完成高性能OCR系统的搭建与调用，真正实现了“AI平民化”。
2026-01-10 12:40:24
104
原创 AI智能实体侦测服务在智能推荐系统中的应用
AI 智能实体侦测服务作为自然语言处理的基础能力，正在成为智能推荐系统升级的关键支点。本文围绕基于RaNER 模型构建的服务展开，系统阐述了其技术优势、功能特点及在推荐系统中的工程化落地路径。通过将非结构化文本转化为结构化的实体知识，推荐系统得以突破“行为黑箱”，实现更深层次的用户意图理解。无论是提升点击率、延长停留时间，还是增强用户粘性，实体语义都提供了强有力的支撑。
2026-01-10 12:28:09
501
原创 阿里Qwen3-VL保姆级教程：4B模型WebUI部署详解
本文系统介绍了阿里最新发布的多模态大模型Qwen3-VL的核心能力及其轻量级部署方案。我们深入剖析了其在视觉代理、空间感知、长上下文处理等方面的前沿技术创新，并通过完整的实操步骤演示了如何在单张4090D显卡上完成模型部署与网页访问。智能客服图文应答教育领域的自动解题与讲解视频内容摘要与检索自动化测试中的UI识别与操作OCR增强型文档处理系统更重要的是，其开源WebUI方案大幅降低了使用门槛，真正实现了“人人可用”的多模态AI体验。
2026-01-10 12:06:41
435
原创 Qwen3-VL-WEBUI应用开发：多模态聊天机器人
模型层面：集成了当前最先进的Qwen3-VL-4B-Instruct模型，具备强大的图文理解、空间推理与代理交互能力；工程层面：通过Docker镜像实现跨平台一键部署，显著降低使用门槛；应用层面：支持从简单问答到复杂任务规划的多样化场景，具备良好的扩展性和定制潜力。
2026-01-10 10:28:43
477
原创 Qwen3-VL-WEBUI视频理解能力实测：数小时视频处理教程
Qwen3-VL-WEBUI作为阿里云推出的视觉语言模型集成平台，凭借其强大的长上下文建模能力、精确的时间戳对齐机制、以及直观的WEB交互界面，已成为处理数小时级视频内容的理想选择。本文通过完整实测验证了其在以下几个方面的突出表现：- ✅ 支持长达2小时以上的视频整体理解- ✅ 实现秒级事件定位与跨模态关联- ✅ 提供可编程的视觉代理接口- ✅ 兼顾高性能与易用性，适合工程落地。
2026-01-10 07:59:08
661
原创 Qwen2.5-7B与Cohere-small对比：商业用途合规性与性能
Qwen2.5-7B 是目前最适合中文商业场景的开源大模型之一，凭借强大的多语言支持、超长上下文、结构化输出能力和 Apache 2.0 开源许可，在合规性与功能性之间取得了极佳平衡。Cohere-small 适合追求快速上线、低维护成本的轻量级应用，但在中文处理、数据隐私和长期成本方面存在明显短板。从商业合规角度看，Qwen2.5-7B 提供了真正的“使用权自由”，而 Cohere 的使用始终受限于服务条款和供应商锁定风险。性能上，Qwen2.5-7B 在复杂任务（如长文本理解、编程、数学推理）全面领先。
2026-01-10 07:35:38
387
原创 Qwen2.5-7B多模态扩展：结合视觉模型的应用
本文系统介绍了如何将Qwen2.5-7B架构设计：采用“视觉编码器 + 投影层 + 冻结 LLM”模式，实现高效扩展；工程落地：提供完整代码示例与部署路径，支持在 4×4090D 上运行；应用场景：涵盖图表分析、UI 审查、教育辅导等多个高价值领域；优化建议：通过特征缓存、FlashAttention 等手段提升推理效率。
2026-01-10 05:34:37
389
原创 Qwen2.5-7B教育应用案例：自动批改系统搭建完整流程
本文详细介绍了如何基于Qwen2.5-7B大模型搭建一套完整的自动批改系统，涵盖从模型部署、Prompt 设计、API 调用到性能优化的全链路实践。高准确性：依托 Qwen2.5 在中文理解和结构化输出上的强大能力易部署：可在消费级 GPU 集群上运行，降低硬件门槛可扩展：通过更换 Prompt 快速适配不同学科与题型可解释性强：输出包含细粒度评分与改进建议，增强师生信任。
2026-01-10 04:30:38
462
原创 Sambert推理加速技巧：批处理与缓存策略应用
在基于ModelScope Sambert-Hifigan的中文多情感语音合成系统中，单纯依赖模型能力难以满足高并发、低延迟的生产需求。通过引入动态批处理与智能缓存策略，我们实现了从“单兵作战”到“集团军协同”的转变。批处理解决了计算资源利用率低的问题，使模型推理更加经济高效；缓存机制则有效规避了重复劳动，特别适合固定话术高频调用的工业场景。二者结合，不仅显著提升了服务吞吐量和响应速度，也为后续扩展至多节点分布式架构打下坚实基础。🎯 下一步方向可进一步探索流式合成（Streaming TTS）与。
2026-01-09 15:40:19
539
原创 Sambert-HifiGan语音合成API性能测试报告
功能：执行文本转语音合成参数"text": "今天天气真好，适合出去散步。","emotion": "happy", // 可选: happy, sad, angry, neutral"speed": 1.0 // 语速调节 (0.8 ~ 1.5)返回值"code": 0,"data": {功能：获取服务健康状态返回示例音质出色：HifiGan解码器保障了高保真输出，MOS接近4.5情感丰富：四种预设情感区分明显，适用于情感化交互场景部署简单：Flask集成完善，开箱即用稳定性强。
2026-01-09 15:11:21
539
原创 RAG+TTS构建语音知识库：企业内部查询新方式
通过RAG 保证内容准确，借助多情感 TTS 提升表达质量，我们正在重新定义企业内部的信息服务方式。这套“语音知识库”不仅是技术组合，更是一种以人为中心的知识交付革新。📌 避坑指南- 优先解决依赖冲突，避免“跑不起来”的尴尬- CPU推理可行，但需做好性能预期管理- 长文本合成务必做分段处理，防止OOM- 情感控制建议先做规则匹配，再逐步引入模型预测🎯 最佳实践建议1.从小场景切入：先在一个部门试点（如IT帮助台）2.建立反馈闭环：收集用户对语音风格的偏好数据3.持续迭代情感模型。
2026-01-09 14:21:49
605
原创 快速上手Sambert-HifiGan：10分钟完成第一个语音合成项目
目前模型固定支持几种预设情感模式。若需个性化音色（如特定人物声音），需要进行微调训练（Fine-tuning），建议参考ModelScope 官方文档中的数据准备与训练脚本。通过本文介绍的 Sambert-HifiGan 镜像项目，你已经可以在10分钟内完成一个功能完整的中文语音合成系统部署。无论是用于个人项目、教学演示，还是企业原型开发，这套方案都提供了极高的可用性与稳定性。它不仅解决了困扰许多开发者的“环境依赖地狱”问题，还提供了WebUI + API 双通道访问方式，真正做到“人人可用、处处可接”
2026-01-09 13:37:29
435
原创 OCR识别精度提升300%：CRNN模型调优实战
传统OCR模型通常采用纯卷积结构提取特征后直接接CTC分类头，忽略了字符之间的上下文依赖关系。而中文词汇组合丰富，单靠局部特征极易误判。的核心优势在于：卷积层（CNN）：提取局部视觉特征循环层（BiLSTM）：捕捉字符间的时序依赖CTC解码头：实现变长序列到标签的对齐✅类比理解：就像人眼阅读不是逐字识别，而是结合前后文推测——CRNN正是通过LSTM实现了这种“语感”。响应示例"text": ["发票号码：12345678", "开票日期：2023年8月1日", "金额：¥998.00"],
2026-01-09 12:35:12
535
原创 OCR识别效果增强：CRNN+超分辨率重建技术
本文介绍了一个基于CRNN + 超分辨率重建✅ 准确率高：针对中文优化，尤其擅长处理模糊、小字、手写体✅ 易部署：支持 CPU 推理，一键启动 WebUI 与 API 服务✅ 可扩展：开放接口，易于集成至文档管理系统、自动化审批流等场景。
2026-01-09 12:22:10
341
原创 CRNN+OpenCV双剑合璧：打造更智能的OCR系统
CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）是一种专为序列识别任务设计的端到端神经网络结构，最早由Shi et al. 在2015年提出，广泛应用于自然场景文字识别。其核心思想是：利用CNN提取局部空间特征 → 使用RNN建模字符间时序关系 → 通过CTC解决输入输出不对齐问题POST /ocrForm Data:{"text": "你好世界", "confidence": 0.98},],本文介绍了一个基于。
2026-01-09 12:15:02
456
原创 Python调用Sambert API：语音合成函数封装最佳实践
本文围绕Python调用Sambert API✅稳定性优先：内置参数校验、异常捕获、自动重试机制✅易用性强：接口简洁，支持情感、语速、音调调节✅扩展性好：支持长文本分段合成与音频拼接✅生产就绪：已在修复依赖冲突的稳定环境中验证通过📌 核心结论将Sambert-Hifigan服务封装为标准化函数模块，不仅能提升开发效率，更能保障线上系统的鲁棒性。建议将其作为企业级语音合成SDK的基础组件，进一步封装为微服务或集成进RPA/AI Agent系统中。
2026-01-09 12:07:58
868
原创 开源OCR项目测评：CRNN版在真实场景中的表现评分
综合来看，这款基于CRNN的开源OCR项目在轻量化、易用性、中文识别能力🎯中小企业：希望快速搭建内部文档识别系统的团队📱IoT开发者：在树莓派、工控机等无GPU设备上运行OCR🔧RPA工程师：需要稳定API接口完成自动化流程🏢政务/教育机构：处理大量纸质材料数字化任务OCR技术早已走出实验室，走进千行百业。而真正决定其落地成败的，往往不是模型有多深，而是是否能在真实环境中稳定、高效、低成本地运行。以经典模型为基底，以用户体验为核心，以轻量部署为目标，为我们展示了“小而美”技术方案的巨大潜力。
2026-01-09 09:21:12
438
原创 开源OCR镜像安全性：如何审计第三方依赖风险
本文围绕一款基于 CRNN 模型的开源 OCR 镜像，系统阐述了如何审计其第三方依赖中的安全风险。提取真实依赖清单扫描已知 CVE 漏洞分析深层依赖树评估许可证与来源可信度并通过具体代码示例揭示了 WebUI、图像处理、模型加载三大模块的潜在攻击面，提出了可落地的加固方案。🔑 核心结论- 开源不等于安全，每一个都是一次信任委托。- 依赖审计应成为 CI/CD 的强制环节，而非事后补救。- 安全是持续过程，需结合 SBOM、自动化扫描与最小权限原则共同构建防线。
2026-01-09 09:19:38
623
原创 财务审计辅助：大量票据OCR识别提速查账流程
本镜像基于 ModelScope 经典的CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）模型构建，专为提升复杂场景下的文字识别准确率而设计。相较于传统的轻量级 OCR 模型，CRNN 在处理非标准字体、手写体、低分辨率图像及复杂背景干扰方面表现出更强的鲁棒性，已成为工业界广泛采用的通用 OCR 解决方案之一。系统已集成Flask 构建的可视化 WebUI，并内置了多阶段图像预处理模块，用户无需编写代码即可完成票据上传与批量识别。
2026-01-09 08:01:49
897
原创 CSANMT模型在电商客服聊天记录翻译中的应用
本系统基于ModelScope 平台提供的 CSANMT 预训练模型进行封装与优化，聚焦于“中文 → 英文”方向的高质量翻译任务。CSANMT 模型引入了上下文感知机制与语义对齐增强结构，相比标准Transformer架构，在长句连贯性、指代消解和情感语气保留方面表现更优。💡 核心亮点高精度翻译：基于达摩院 CSANMT 架构，专注于中英翻译任务，准确率高。极速响应：针对 CPU 环境深度优化，模型轻量，翻译速度快。环境稳定。
2026-01-09 06:31:50
731
原创 CSANMT模型在学术论文写作中的辅助应用技巧
CSANMT模型凭借其高精度、低延迟、强稳定性的特点，已成为学术写作中值得信赖的智能翻译助手。它不仅解决了传统翻译工具“看得懂但写不好”的问题，更通过本地化部署保障了科研数据的安全性。质量可靠：生成译文接近母语水平，符合学术出版标准部署简便：Docker一键启动，无需深度学习知识灵活集成：支持WebUI与API双模式，适配多种写作环境持续可控：可更新术语库、调整参数，形成个性化翻译体系。
2026-01-09 05:55:12
680
原创 M2FP模型在智慧医疗中的辅助诊断应用
M2FP 多人人体解析服务以其高精度、强兼容、易集成的特点，正在成为智慧医疗基础设施的重要组成部分。它不仅解决了传统图像分析“看得见但看不懂”的痛点，更通过 CPU 友好设计打破了算力壁垒，让先进技术真正下沉到资源有限的基层单位。未来发展方向包括：与电子病历系统深度整合，实现“图像→结构化数据→临床决策”全链路自动化支持红外/热成像输入，拓展至血液循环异常检测等新场景构建医学专用微调版本，在专业数据集上进一步提升关键区域识别准确率🎯 核心结论。
2026-01-09 03:58:41
503
原创 M2FP多模型协作：提升人体解析精度的新思路
M2FP 多模型协作框架代表了当前人体解析领域的前沿方向——结合先进架构、领域先验与工程优化，实现从“能用”到“好用”的跨越。本文介绍的服务不仅提供了高精度的多人人体解析能力，更重要的是解决了部署过程中的兼容性难题，真正做到了“一次构建，处处运行”。未来发展方向包括：- 支持视频帧序列解析，实现动态人体跟踪；- 引入姿态估计联合建模，增强部件关联性；- 开发移动端适配版本，推动在手机端的应用落地。随着多模态AI与具身智能的发展，精细化的人体理解将成为人机交互的核心基础能力之一。
2026-01-09 03:33:26
472
原创 政务场景AI落地：安全可控的中英翻译系统建设实践
✅ 可控：模型本地部署，数据全程留内网✅ 可信：翻译结果可解释、术语可干预✅ 可维：轻量架构易升级、故障可排查场景聚焦：不做通用AI，只解具体问题技术务实：优先考虑CPU兼容性与稳定性体验为王：界面简单、接口标准、文档清晰持续迭代：建立术语库、收集反馈、定期更新模型。
2026-01-08 17:55:37
526
原创 未来AI健身应用：M2FP实时解析动作姿态，打造虚拟教练
维度 | 表现 |精度| 像素级分割，优于关键点方案 |场景适应性| 支持多人、遮挡、复杂背景 |部署成本| CPU 可运行，无需高端显卡 |开发效率| 内置WebUI，API即拿即用 |扩展性| 输出结构化数据，便于二次分析 |M2FP 多人人体解析服务不仅是一项技术工具，更是通往智能化、个性化健身体验的重要基石。它解决了传统方案“看得见但看不懂”的痛点，让机器真正具备“观察人体”的能力。
2026-01-08 15:54:17
606
原创 显存不足做不了人体分割？M2FP CPU优化版让老机器也能跑大模型
打破硬件壁垒：首次实现 M2FP 模型在无 GPU 环境下的稳定运行全流程闭环：从模型加载、推理到可视化输出，全部自动化完成企业级稳定性：解决 PyTorch 与 MMCV 的深层兼容问题，杜绝运行时报错易集成设计：提供 WebUI 与 API 双模式，适配多种业务场景。
2026-01-08 14:24:56
568
原创 通俗解释MISRA C++为何用于高安全性系统
深入浅出地解析MISRA C++在高安全性系统中的关键作用，揭示其如何通过严格规范提升代码可靠性与安全性，避免常见编程错误，确保关键领域软件稳健运行。
2026-01-08 11:48:11
479
原创 6个Z-Image-Turbo实用技巧：提升生成效率和图像质量
技巧 | 核心价值 | 应用建议 || 结构化提示词 | 提升语义准确性 | 使用五要素模板写作 || 合理设置CFG | 平衡控制力与自然感 | 多数场景使用7.0–9.0 || 选择合适步数 | 优化质量/速度比 | 日常用40步，成品用60步 || 科学设定尺寸 | 避免显存溢出 | 优先1024×1024，按需调整 || 利用随机种子 | 实现结果复现 | 记录优质结果的seed || 调用Python API | 支持自动化与集成 | 批量生成、CI/CD流程 |
2026-01-08 08:43:22
598
原创 哈希表冲突解决：大规模图像特征存储性能优化
char key[33] # 存储MD5字符串float* feature # 指向特征向量首地址int valid # 是否有效（用于删除）def __cinit__(self, int cap=1<<18): # 默认256K桶self.feature_pool = <float*>malloc(cap * 2048 * sizeof(float)) # 假设dim=2048。
2026-01-07 12:17:17
606
原创 电力线路绝缘子破损识别无人机巡检
零样本迁移极大缩短落地周期无需标注数据即可启动验证，7天内完成原型系统开发；业务人员可通过修改提示词快速迭代识别逻辑。中文语义理解是工业落地的关键优势相比英文CLIP模型，对“瓷质绝缘子”、“复合绝缘子”等术语区分更准确；支持方言化表达（如“崩瓷”、“掉串”）进一步提升亲和力。边缘+云端协同架构最具性价比无人机端做初筛（仅传异常图）；服务器端做精细分析与历史比对。
2026-01-07 12:11:29
760
原创 基于ms-swift提取HTML锚点链接构建知识导航
通过ms-swift框架，结合大模型与工程化能力，自动提取HTML锚点链接并生成结构化知识导航。利用LoRA微调、长文本处理与结构化输出设计，实现低资源、高精度的网页内容理解，提升文档系统的可读性与维护效率。
2026-01-06 15:57:04
328
基于单片机的智能温度控制装置的设计与实现1
2022-08-08
第11周-张祥国-工作日志1
2022-08-08
社区绿色版mysql的安装与配置1
2022-08-08
201711010103 陈阳 计工本二班1
2022-08-08
民事摘要生成需求1
2022-08-08
练习03_要求1
2022-08-08
华住会返回字节流分析1
2022-08-08
项目任务说明书1
2022-08-08
FMEA信息导入-客户实例1
2022-08-08
17年半导体期末答案(1)1
2022-08-08
餐饮智能推荐服务项目分析报告1
2022-08-08
笔记，3、Netty进阶和实战2
2022-08-08
Django框架项目实战
2025-05-11
2003年约束编程国际会议记录
2025-04-09
焦点小组法在软件工程中的应用
2025-02-20
逻辑编程与自动化推理：缩短证明
2025-02-24
进度计划与监控报告_v1.1.01
2022-08-08
松山湖材料实验室培训班1
2022-08-08
谢嘉伟 2018G0505050 机械工程6班计算机接口11
2022-08-08
17061833於文卓_实验3 多功能ALU设计实验1
2022-08-08
20151910042-刘鹏-C实验02-选择结构程序设计1
2022-08-08
线性回归算法公式推导1
2022-08-08
实验3+-+简单时序电路设计1
2022-08-08
短信闹钟功能及分工说明书1
2022-08-08
python 安装sklearn1
2022-08-08
2015线代秋B答案1
2022-08-08
第2课 动态系统状态估计1
2022-08-08
实验四内存监视1
2022-08-08
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人