本文介绍如何使用FastAPI构建高效的人脸识别服务。系统采用FastAPI作为后端框架，结合SQLModel进行数据库管理，并利用Dlib和ArcFace深度学习模型实现人脸检测和特征提取。内容涵盖环境配置、模型下载、项目结构设计、数据库模型定义以及核心人脸处理功能的封装。该方案性能优异、开发高效，适合构建商业级人脸识别系统。全文提供了清晰的代码示例和实现步骤，具有较高的实用参考价值。

本文提出了一套基于Qt Quick(QML)和C++的工业视觉异常检测解决方案。系统采用前后端分离架构，前端使用QML构建交互界面，后端通过C++动态链接库封装核心AI算法。方案采用YOLOv8模型进行目标检测，通过OpenCV DNN模块实现CPU端推理，支持冲压件关键特征的自动化检测。系统具备图像加载、交互式ROI定义、智能检测和结果可视化功能，可有效提升工业质检的效率和精度。技术选型包括Qt

一、概述二、算法原理三、训练四、部署4.1 Python本地脚本推理4.2 基于Django的线上Web部署4.3 PC端C++部署4.4 Android端部署

一. 任务概述在腾讯云上部署二. 架构设计整体的设计架构图如下所示：整个架构拟搭建基于jetson的人工智能算法集群服务，以HTTP接口的形式对外提供调用，具体调用由异地Python脚本、浏览器、设备终端等发起，通过互联网内网穿透技术访问本地的Jetson开发板。在Jetson开发板中，通过Django框架设计http接口，该Django应用通过uWSGI进行工业级部署。为了能够最大限度的发挥开发

摘要：工业AI视觉检测标准化实践 本文提出一套端到端的工业AI视觉检测标准化工作流，涵盖从数据标注到模型部署全流程。核心内容包括：1）基于LabelMe工具构建标准COCO数据集；2）选用torchvision内置的Faster R-CNN模型，兼顾精度与易用性；3）采用ONNX Runtime实现跨平台高性能部署；4）通过C++动态链接库封装实现算法与应用分离。文章详细解析了Faster R-C

摘要：工业AI视觉检测标准化实践 本文提出一套端到端的工业AI视觉检测标准化工作流，涵盖从数据标注到模型部署全流程。核心内容包括：1）基于LabelMe工具构建标准COCO数据集；2）选用torchvision内置的Faster R-CNN模型，兼顾精度与易用性；3）采用ONNX Runtime实现跨平台高性能部署；4）通过C++动态链接库封装实现算法与应用分离。文章详细解析了Faster R-C

同时，该书还提供了详细的算法解读和丰富的资源下载，包括数据集和源代码，极大地方便了读者的复现工作。部署端包括云、边、端三个层级，云计算一般为算力较大的服务器端，边计算一般为用户主机，可以理解为工控机，端计算一般为嵌入式开发板等小型便携设备，由于计算资源不同，部署方式差异很大，部署需要掌握Windows、Linux等多个操作系统，需要使用C++、C#、Python、Java、Html等语言，一般需要

7.1 Python WSGI部署原理7.2 安装Ubuntu虚拟机7.3 Nginx部署7.4 Docker部署

是由智谱 AI在 2024 年世界人工智能大会上发布的第 4 代 CodeGeeX 代码大模型。以下是对它的介绍：（1）技术基础：基于 GLM-4-9B 框架构建，内置 94 亿参数。（2）功能特性：是全能代码助手，单一模型支持代码补全和生成、代码解释器、联网搜索、工具调用、仓库级长代码问答及生成等功能，全面覆盖软件开发全生命周期。支持超过 300 种编程语言，能跨越语言界限。支持 128k 上下

本文介绍了一个基于Qt和QML开发的工业质检数据预处理工具，旨在解决AI计算机视觉项目中手动裁剪训练样本的低效问题。该工具采用前后端分离架构：C++后端负责图像加载、坐标转换和裁剪保存逻辑，QML前端实现用户交互界面。核心功能包括：1)加载高分辨率工业图像；2)通过鼠标拖拽框选目标区域；3)一键裁剪并自动保存为序列编号的JPG文件；4)自动创建输出目录并提供操作反馈。该工具可显著提升AI质检项目的