摘要： 本文详细记录了在RTX 2080 Ti上本地部署Qwen2.5-VL-32B模型进行图像分析优化的全过程。通过五轮针对性调整配置参数，包括将上下文窗口从12K降至3K、输出长度限制到1K tokens等优化措施，响应时间从初始的7分41秒降至1分18秒，性能提升83%。文章深入分析了图像分析场景的特点，包括单轮对话为主、结构化输出需求等，提供了不同场景的推荐配置方案，并对比了本地部署与官方

在CLAUDE中，目前支持单轮对话20个附件，当PROMPT较长时，PROMPT本身会被自动当作附件，这时，如果还依赖于其它附件进行分析时，由于没有PROMPT，只有附件，会让CLAUDE分不清这轮对话的主要目标在哪，而把重点搞错方向。所以，务必在PROMPT中有较短重点表述，让CLAUDE能抓一下重点再分析。

本文详细介绍了在Windows系统下配置OpenCV环境变量的方法。主要内容包括两种设置方式：命令行方法（推荐使用setx -m命令）和图形界面操作步骤。文章强调了OPENCV_DIR和PATH变量的正确配置，提供了x64/x86架构选择建议，并包含验证脚本和常见问题解决方案。最后总结出OpenCV环境配置的核心是设置OPENCV_DIR和将对应bin目录加入PATH，同时提供了最佳实践建议。配置

摘要： 本文详细记录了在RTX 2080 Ti上本地部署Qwen2.5-VL-32B模型进行图像分析优化的全过程。通过五轮针对性调整配置参数，包括将上下文窗口从12K降至3K、输出长度限制到1K tokens等优化措施，响应时间从初始的7分41秒降至1分18秒，性能提升83%。文章深入分析了图像分析场景的特点，包括单轮对话为主、结构化输出需求等，提供了不同场景的推荐配置方案，并对比了本地部署与官方

大数据处理原则// ✅ 好的做法：分批处理// ❌ 避免：一次性处理全部数据// 18万条数据会爆栈性能问题往往是多因素叠加的结果，需要系统性分析大数据应用必须考虑分批处理，避免一次性加载React Hook的依赖管理是性能优化的关键AI辅助开发能显著提高问题解决效率用户体验与技术实现需要平衡，不能为了功能完整性牺牲可用性在金融科技领域，数据量大、实时性要求高，这类性能问题会更加常见。结合AI工具