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张小明
前端开发工程师
YOLO模型训练硬件选型建议:GPU型号对比与推荐
YOLO模型训练硬件选型建议:GPU型号对比与推荐 在工业质检产线高速运转的今天,一个摄像头每秒要处理上百帧图像——如果目标检测模型训练得慢、部署得卡,整个自动化流程就会“堵车”。YOLO作为实时检测的标杆算法,早已不是实验室里…
AI学习笔记整理(38)——自然语言处理的基于深度学习的语言模型
自然语言处理的预研模型 早期统计语言模型基于概率统计,主要包括N-gram模型,如Unigram(N1)、Bigram(N2)和Trigram(N3),通过计算词序列的条件概率来预测下一个词&#…
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YOLO与Flask/Django集成:构建Web端检测服务的路径 在智能制造车间里,一台摄像头正实时监控传送带上的零件流动。突然,系统自动弹出告警:“异物检出”——一个不该出现的金属碎片被精准识别并框出。这背后没有复杂的客户端软件&am…
YOLO与ONNX格式转换指南:打通不同框架的壁垒
YOLO与ONNX格式转换指南:打通不同框架的壁垒 在工业质检流水线上,一个摄像头每秒捕捉上百帧图像,系统必须在毫秒级内判断是否存在缺陷产品。这种对实时性近乎苛刻的要求,正是目标检测技术大显身手的舞台。而在这类场景中…
YOLO在零售门店的应用:商品识别与客流统计双丰收
YOLO在零售门店的应用:商品识别与客流统计双丰收 在实体零售门店仍占消费主流的今天,如何用最低成本实现“看得见、管得清、反应快”的运营闭环,是每一家连锁商超和便利店都在思考的问题。人工盘点效率低、缺货难以及时发现、顾客动线无从分析…
2025年度全景复盘:技术成长、创作突破与生活的三重奏
在代码与文字的交织中,我找到了属于自己的节奏——这一年,我不只是写代码的程序员,更是用技术思考生活的创作者。 文章目录一、开篇:为什么需要这样一次深度复盘?二、技术成长与突破:从“会用”到“懂为什么…