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

成功的人生在于追求「完整」而不是「完美」 ----乔丹·皮特森算法思路：1、求取源图I的平均灰度，并记录rows和cols；2、按照一定大小，分为N*M个方块，求出每块的平均值，得到子块的亮度矩阵D；3、用矩阵D的每个元素减去源图的平均灰度，得到子块的亮度差值矩阵E；4、通过插值算法，将矩阵E差值成与源图一样大小的亮度分布矩阵R；5、得到矫正后的图像result=I-R；应用场景：光照不均匀的整体

ImageBind 规避了这个难题，它利用最近的大型视觉语言模型它将最近的大规模视觉语言模型的零样本能力扩展到新的模态，它们与图像的自然配对，如视频 - 音频和图像 - 深度数据，来学习一个联合嵌入空间。通过这样的训练方式，即使没有进行过（声音，文本）的专门训练，也可以取得SOAT的（声音，文本）分类能力。该研究不需要所有模态相互同时出现的数据集，相反利用到了图像的绑定属性，只要将每个模态的嵌入与

一个人走得快，一群人走得远……论文：DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learningGithub：https://github.com/AlexEMG/DeepLabCut安装：pip3 install opencv-python==3.4.5.20...

论文：Convolutional Pose MachinesGithub：https://github.com/timctho/convolutional-pose-machines-tensorflowhttps://github.com/JindongJiang/WeightedLoss_Convolutional_Pose_Machines_PyTorchCMU的工作...