随着 AI 技术的发展，Transformer 模型已经在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域取得了巨大成功。然而，Transformer 计算量大，参数众多，难以直接部署到嵌入式设备（如树莓派、Jetson Nano、Edge TPU）。本教程将详细介绍 如何优化 Transformer 模型，使其能高效运行在资源受限的设备上。我们将探讨：Transformer 由于使用 多头自注意

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本文介绍了FunASR实时语音听写服务的部署方法。该服务支持实时语音转文字、句尾修改输出、标签点标注及高并发多路请求。部署在Windows的WSL环境中，通过Docker拉取阿里云镜像完成安装。具体步骤包括：1)安装Docker；2)拉取FunASR镜像并创建模型目录；3)启动容器并映射端口；4)在容器内执行服务启动命令，加载语音端点检测、语音识别、标点预测等模型。最后可通过websocat或Py

YOLOv8 作为目前主流的目标检测算法之一，在计算速度和检测精度上都达到了较高水平。然而，其主干网络（Backbone）依然基于。在原 YOLOv8 代码中，Backbone 采用。，以提升全局信息捕获能力。本文将详细讲解如何将。Swin Transformer 通过。结构，虽然能高效提取局部特征，但对。进行分层特征提取，能保留。为了弥补这一缺陷，我们可以。，并提供完整代码及分析。

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线程是进程中的最小执行单元，同一进程内的多个线程共享进程的内存空间。多线程编程的特点是轻量级，线程间切换开销较小，适合 I/O 密集型任务。

CNN 依靠卷积核（kernel）对局部区域进行特征提取，而卷积层的堆叠仅能逐层扩大感受野。SE 模块能够提升 CNN 对重要特征的关注度，通过全局池化计算通道间关系。范围的像素，尽管深度 CNN 通过多层卷积扩大感受野，但仍然缺乏全局信息的建模能力。卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于。，突破 CNN 的局限性，并提供代码示例。CBAM 适用于多个 CNN 结构，如。

与 CosyVoice、VITS 等模型相比，ChatTTS 在。模型，支持自然流畅的语音合成，适用于。