EfficientNet（CNN 架构）：不擅长捕捉超出像素信息的语义。：比 CNN 更好，但仍然专注于像素信息而不是图像的含义。DINO-v2：可以捕捉图像的语义，并且倾向于专注于前景物体。CLIP：可以捕捉语义，但有时可能会受到可以从图像中读取的语言信息的强烈影响。BLIP-2：可以捕捉语义，是其他模型中最优越的结果。综上所述，在进行图像相似性搜索时，应该优先选择 DINO-v2 或 BLIP

在本文中，我们讨论了 MarkLLM，这是一个开源的水印工具包，它提供了一个可扩展且统一的框架来实现 LLM 水印算法，同时提供了用户友好的界面以确保易于使用和访问。此外，MarkLLM 框架支持这些框架机制的自动可视化，从而增强了这些模型的可理解性。MarkLLM 框架提供了一套全面的 12 种工具，涵盖三个视角，以及两个用于评估其性能的自动评估流程。

上个实现了在命令行终端下DeepSeek-R1-Distill-Qwen的模型部署与流式输出，但在日常的生产环境中，基本上是会把模型推理部署在一个服务器上，然后使用客户端调用api接口实现对话。API 是软件间相互传输数据的接口。它在生活中十分常见，比如博物馆订票系统中就使用了 API. 当你在手机应用上订票时，手机实际上发送了一个 HTTP 请求给远程服务器。远程服务器解析该请求。当确认所有字段

Gradio是一个开源的Python库，用于快速构建机器学习和数据科学演示的应用。它可以帮助你快速创建一个简单漂亮的用户界面，以便向客户、合作者、用户或学生展示你的机器学习模型。

目标检测（Object Detection）和目标追踪（Object Tracking）是计算机视觉中的两个关键技术，它们在多种实际应用场景中发挥着重要作用。指的是在静态图像或视频帧中识别出特定类别的目标对象，并通常以矩形框（bounding box）的形式标出其位置。目标检测算法通常只处理单个图像帧，其任务是检测出该帧中所有感兴趣的对象。则涉及对视频中连续帧里的目标对象进行识别和跟踪。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNNs）是一种深度学习架构，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频等。它们在计算机视觉领域取得了巨大成功，成为图像分类、目标检测、图像分割等任务的核心技术。CNNs 的核心思想是利用卷积操作（convolution）来提取数据中的局部特征，并通过层次化的结构逐步学习更复杂的模式。

在目标检测领域，有一个指标被广泛认为是衡量模型性能的“黄金标准”，它就是。如果你曾经接触过目标检测模型（如 YOLO、Faster R-CNN 或 SSD），那么你一定听说过 mAP。但你是否真正理解 mAP 背后的含义？为什么研究人员如此信赖它？mAP@0.5 和 mAP@0.95 又有什么区别？本文将为你揭开 mAP 的神秘面纱。

在现实世界中捕获的图像常常受到噪声的影响，这些噪声可能来源于环境因素、信号不稳定、相机传感器问题、照明条件差、电损失等多种因素。为了进一步处理这些图像并对结果进行准确解释，拥有尽可能低噪声的图像至关重要。图像去噪是数字图像处理中的一个关键过程，其目标是通过减少噪声来提高图像的视觉质量。这一领域具有挑战性，因为它不仅需要理解图像中的噪声类型，还需要应用能够有效减少噪声并提供更准确原始图像表示的去噪方

在微调大语言模型（LLM）的过程中，开发者常常会面临一系列技术挑战。显存不足？如果显存资源有限，可以采用 LoRA（低秩适配）技术结合 4-bit 量化，显著降低显存占用，同时保持模型性能。此外，云端训练也是一个不错的选择，借助强大的云服务资源，可以轻松应对大规模模型的训练需求。数据集太小？当数据集规模较小时，模型容易出现过拟合现象，导致无法泛化到新的数据。此时，可以运用数据增强技术，如同义词替换

随着人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）、大语言模型（LLM）技术的不断进步，传统的 LLM 虽然强大，但存在知识有限、准确性不足等问题。而检索增强生成（RAG）的出现，大大弥补了 LLM 的不足，有效克服了这些缺点。