本文记录了使用Gemma-3Pro和DeepSeek进行安卓APP开发的完整流程。通过AI工具生成了目标打卡和计划日记程序，详细介绍了从环境配置（安装Node.js、Capacitor）到Android Studio打包（处理Gradle报错、生成签名密钥）的全过程，并对比了iOS发布的差异。最终实现了无需联网、隐私安全的个性化应用，比市面软件更灵活实用。文章还提供了代码更新后的重新编译指南，为安

本文摘要：文章系统整理了ONNX模型转换与部署中的常见问题及解决方案。涵盖错误排查流程（如算子不兼容、设备不一致等）、可视化工具（Netron、ONNXChecker）、性能调试工具（ONNXRuntime、Polygraphy）。针对特定错误如"RuntimeError"和"Non-zero status code"，提供了详细的调试方法。重点论述了不兼容

本教程将详细介绍如何使用LM Studio在本地部署DeepSeek大模型，并构建一个带图形界面的聊天应用。教程从模型导入到客户端开发，适合零基础用户跟随操作。

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本文摘要： ONNX模型导出第三部分聚焦动态维度、控制流与高级导出策略。主要内容包括：1) 动态维度的表示方法及配置技巧（BatchSize、图像尺寸、序列长度）；2) 控制流导出的挑战与解决方案（trace模式局限、静态化重写、script模式应用）；3) 高级导出问题处理（动态切片陷阱、混合精度类型匹配、量化转换）。文章指出CNN等静态结构模型是ONNX"良好公民"，而含动

ONNX（开放神经网络交换）是一种标准化的模型表示格式，充当不同深度学习框架间的桥梁。它在AI部署中提供框架互操作性、硬件适配和性能优化能力。相比直接使用PyTorch模型，ONNX能提升推理效率、支持跨平台部署，并与TensorRT等推理引擎集成。ONNX模型包含计算图、节点、张量和属性等核心组件，通过算子集版本(opset_version)定义兼容性范围。 导出ONNX时，需注意： 使用mod

在前面的文章，我介绍了基于LM studio的大模型部署和API调用，本文将介绍一个实际的项目案例，即利用Python构建一个本地化的知识库来加深大家对于大模型本地化应用的理解。构建基于Python的大模型本地知识库成为提升信息检索效率和保障数据隐私的关键手段。对于企业和个人用户而言，这不仅能加速日常工作的信息查找过程，支持更明智的决策制定，同时也提供了一个深入学习最新自然语言处理技术的机会。

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图像分割大模型的onnx部署简单部署流程

目标检测任务通常应用于。