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RSS订阅转载 SmolVLM2轻量级视频多模态模型，应用效果测评(风景、事故、仿真、统计、文字、识物)
SmolVLM2 是由 Hugging Face 开发的一系列紧凑型但功能强大的大型模型，旨在为资源受限的设备（如智能手机和嵌入式系统）带来先进的语言和视觉语言处理能力。这些模型以其小型化设计著称，适合在设备上运行，填补了大型模型与小型设备性能差距的空白。本文将详细介绍这两个系列的背景、技术细节、性能和应用，旨在为研究者和开发者提供全面的理解。SmolVLM2 扩展了 Smol 系列的能力，专注于视觉语言任务，可处理视频、图像和文本输入，生成文本输出。
2025-07-02 13:19:55
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转载 ThinkPHP 集成 Redis 队列：从入门到实战技术分享
在实际开发中，需重点关注消息可靠性（持久化、重试机制）、性能优化（批量操作、连接池）和系统稳定性（幂等性、监控告警）。队列的全流程，从基础概念到生产实践均提供了可落地的代码示例。队列构建高可用、可扩展的异步处理系统，涵盖基础概念、环境配置、实战案例及最佳实践。框架特性，能够有效提升系统的可扩展性和抗风险能力，为分布式架构奠定坚实基础。在分布式系统架构中，异步处理、服务解耦和流量削峰是提升系统性能的核心需求。：支持消息持久化、分组消费和确认机制，适合微服务架构下的可靠消息传递。
2025-05-08 05:32:14
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转载 graphrag api调用
登录后复制 """参考：https://microsoft.github.io/graphrag/posts/get_started/1. 初始化家目录：python -m graphrag.index --init --root ./ragtest2. 初始化索引：python -m graphrag.index...
2024-08-06 02:49:01
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转载 目标检测4
这也到第4了~~ 这次是正负样本区分策略和平衡策略总结,从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、...
2024-07-31 02:19:23
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转载 python-class&object
1.类的概述登录后复制 class Role(): name = 'BigBird' color = 'black' power = 10 def Run(self): print('跑') def Jump(self): print('跳')...
2024-07-30 02:16:00
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空空如也
空空如也
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