DeepLabv1：Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFsICLR 2015官网：https://bitbucket.org/deeplab/deeplab-public.优点：速度快，带空洞卷积的基于VGG16基础结构的DCNN，可以达到8fps...

论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural NetworksGithub:https://github.com/dmlc/gluon-cv论文主要整合了一些常用的目标检测方面，对精度有提升的技巧。文章使用了yolo-v3和faster rcnn进行了实验。最终，yolo-v3，精度提升4.0%fa...

自2023年生成式人工智能迎来爆发以来，LLM技术的发展已从单纯的堆训练数据、堆参数量，转向了架构效率、模态融合以及长上下文推理能力的深水区。在这场全球性的技术角逐中，阿里巴巴通义实验室推出的 Qwen（通义千问）系列模型，凭借其极其密集且高质量的开源迭代节奏，构建了一个庞大生态系统，覆盖了从端侧微型模型到云端巨型旗舰、从纯文本处理到全模态实时交互。

Text-to-SQL System : 包含 Schema Retrieval（模式检索）和 LLM（大模型处理）。GET TABLE SCHEMA、TEXT TO SQL、 SQL EXECUTE的配置如下，增加代码执行节点，主要是为了提取SQL EXECUTE输出的json。- SQL Generation : 生成可执行的 SQL 语句。这里配置的本地基于ollama容器搭建的qwen3:

 这篇博文是出于公司项目需要的考虑，才进行windows下caffe的相关开发。同时也在安装完后及时进行总结，希望这篇博文可以帮助到大家！  需要准备的文件:1，VS2013，这个不再赘述2，Windows版的caffe，BVLC官方链接为https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 安装过程：1，将下载的caffe-wi...

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自2023年生成式人工智能迎来爆发以来，LLM技术的发展已从单纯的堆训练数据、堆参数量，转向了架构效率、模态融合以及长上下文推理能力的深水区。在这场全球性的技术角逐中，阿里巴巴通义实验室推出的 Qwen（通义千问）系列模型，凭借其极其密集且高质量的开源迭代节奏，构建了一个庞大生态系统，覆盖了从端侧微型模型到云端巨型旗舰、从纯文本处理到全模态实时交互。

以前我一直有个强强联合的想法，ragflow的知识库+dify的流程引擎+sqlbot的问数功能+知识图谱，这样的一种集成业内精华的组合态。第三个收获，通过多个案例，培训了解了平台，从我个人的角度，公司也许未必会采购这么大平台，我得从dify+自己编程的角度去思考实现类似的功能，2者实现模式的区别和优劣等。用友发布的**本体大模型（YonLOM）**是其BIP企业AI产品矩阵的核心组件，基于"本体

用过Office的同事都知道，在Excel中有一个强大的功能叫做“宏”功能，但是这甲的“宏”功能只是局限于操作Office，而RPA的操作范围就非常广泛了，它不仅可以操作Office，还可以操作其他软件：并且RPA强调对已有系统“无侵入”，不需要修改软件，模拟人工操作就可以实现流程的自动化操作。比如，对于财务工作人员来说，常常需要使用网上银行，给很多客户转账，转一笔账也许并不算麻烦，但如果每天要转

用过Office的同事都知道，在Excel中有一个强大的功能叫做“宏”功能，但是这甲的“宏”功能只是局限于操作Office，而RPA的操作范围就非常广泛了，它不仅可以操作Office，还可以操作其他软件：并且RPA强调对已有系统“无侵入”，不需要修改软件，模拟人工操作就可以实现流程的自动化操作。比如，对于财务工作人员来说，常常需要使用网上银行，给很多客户转账，转一笔账也许并不算麻烦，但如果每天要转