本文详细介绍了如何在 PyTorch 中对 BERT 模型进行微调，以适应 GLUE 和 SQuAD 两类下游任务。内容涵盖了基于 BERT 构建分类和问答模型的步骤、训练循环的实现方法、数据集的处理及批量化策略，以及模型输出与损失函数的使用。通过本文，读者可以掌握在实际 NLP 任务中微调 BERT 的完整流程，并理解不同任务对模型输入输出的具体要求。

本文以循序渐进的方式讲解了 Transformer 架构在大型语言模型中的工作流程，重点描述一个 token 在输入到输出整个过程中经历的表示变化。内容涵盖分词、嵌入、位置编码如何将原始文本转换为可处理的向量表示；解释多头注意力如何为 token 注入全局上下文信息；阐述前馈网络如何进一步细化特征；并说明在多个堆叠层中，这些过程是如何反复执行以逐步构建高层语言理解。最终，文章介绍线性投影和 sof

本文详细讲解了如何使用 Hugging Face 的 Diffusers 库，通过 Stable Diffusion 实现图像修复（Inpainting）与扩展（Outpainting）。内容包括使用 SAM 模型生成掩码、创建修复与扩展图像、结合文本提示进行生成，以及在 Google Colab 上运行完整示例。通过本教程，读者可以掌握 Python 代码实现图像局部修复和边界扩展的方法。

本文通过 OpenCV 的机器学习模块，演示了如何使用支持向量机（SVM）完成图像分类与目标检测任务。首先，我们在手写数字数据集上训练了一个基于 HOG 特征的 SVM 分类器，用于识别 0–9 的数字图像。随后，将该思路扩展至图像检测场景，通过在测试图像不同位置重复分类，实现目标数字的定位检测。文末还讨论了在真实应用中需关注的多尺度检测与样本不平衡问题，为读者提供从入门到实战的完整思路。

本文探讨了个人成长过程中为何会落后于他人，并提出通过AI工具加速学习和工作的方法。文章介绍了推荐的AI工具Dify及其工作流，解释了Prompt的概念及其对AI输出结果的重要性，分享了编写高质量Prompt的技巧和实战示例。同时，文章强调利用AI解决实际问题的场景与方法，帮助读者在日常工作与学习中减少依赖他人，提高效率，并附上实用Prompt示例供参考。

本文系统讲解了如何使用 Hugging Face 的 Diffusers 库从零开始训练与使用 Stable Diffusion 的 LoRA（Low-Rank Adaptation）模型。内容涵盖 LoRA 原理、环境搭建、数据集准备、训练脚本执行、超参数说明与推理加载方式。通过本教程，读者可以在本地 GPU 上快速构建定制风格的图像生成模型，并掌握 AutoPipeline 与多 LoRA 叠

在短视频创作日益普及的当下，手动制作视频不仅耗时，还需掌握剪辑、文案撰写等多种技能。而 MoneyPrinterTurbo 作为一款开源全自动短视频生成工具，只需输入主题或关键词，即可自动完成文案生成、素材匹配、字幕制作、BGM搭配，并合成高清短视频。本文将从项目介绍、特色、部署安装到实际使用，为你提供一份完整教程，帮助你快速上手这款工具。

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本文介绍数字视频的基本构成原理，并通过 OpenCV 演示如何从摄像头与本地视频文件中读取并显示图像帧。内容涵盖：视频与图像的关系、数字视频的时间维度建模、使用 VideoCapture 抓取实时帧、读取视频文件属性，以及在循环中逐帧处理与展示数据，是掌握 OpenCV 视频处理基础的核心入门指南。

本文全面介绍了开源大模型代理工具 Litellm，它通过统一接口封装多家大模型（OpenAI、Anthropic、Claude、Gemini、文心一言等），解决多模型接入复杂性。文章涵盖核心特性：全场景模型支持、零侵入式集成、负载均衡与故障转移、日志监控与权限管理、缓存与token控制等，并提供快速部署、测试请求与生产环境最佳实践。Litellm让开发者在低成本、高效率下轻松管理大模型应用，从开发