本文介绍了vLLM的两种服务形态：Python API和OpenAI兼容RESTful API。重点讲解了Python API的核心组件LLM类和SamplingParams类，以及同步和异步调用方式。LLM类负责加载模型并配置GPU资源，而SamplingParams类则控制文本生成参数如温度、top_p、max_tokens等。文章提供了同步推理的完整代码示例，并介绍了异步接口AsyncLLM

既然你是做 AI 应用的，自己写代码一定要用 Cursor 或 Github Copilot。对于你不熟悉的前端 CSS 或 SQL 语句，直接让 AI 帮你写，你负责 Code Review。在新岗位上，如果模型效果不好，第一反应应该是“优化 Prompt”或“优化检索数据”，而不是“我要重新训练一个模型”。当业务深入到一定程度，市面上的 API 无法满足需求时（比如需要极高的垂直领域专业度），

LangGraph 是一个由 LangChain 团队开发的开源框架，用于构建有状态的、基于图结构的 LLM 应用。它将应用逻辑建模为有向图，节点代表操作步骤，边定义流转规则，状态则在节点间共享数据。LangGraph 支持循环和条件分支，特别适合构建需要反复迭代的 Agent 系统。 核心概念包括： State：图的记忆，定义流转数据字段 Node：执行具体操作的 Python 函数 Edge：

端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果。而原来的输入端不是直接的原始数据（raw data），而是在原始数据中提取的特征（features）。这一点在图像问题上尤为突出，因为图像像素数太多，数据维度高，会产生维度灾难，所以原来一个思路是手工提取（hand-crafted functions）图像的一些关键特征，这实际就是就一个降维的过程。经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时目标检测系统，它在速度和准确性之间提供了一个很好的平衡。YOLOv5并不是YOLO系列官方版本的迭代，而是由一个名为Ultralytics的团队开发的YOLO架构的一个变体。YOLOv5在其设计中使用了CSPNet（Cross Stage Partial Network）结构。CSPNet最初在2019年的一篇

引言医学图像分割是医疗图像处理的重要领域，它涉及将图像划分为多个区域，以标识和隔离感兴趣的区域（如器官、肿瘤等）。近年来，随着深度学习技术的发展，多种神经网络模型被应用于这一领域。其中，UNet模型因其出色的表现而受到广大研究者的青睐。UNet架构简介UNet是一种专为生物医学图像分割而设计的深度学习模型。其结构由两部分组成：下采样路径（编码器）和上采样路径（解码器）。这两条路径共同形成了一个“U

机器人路径规划是机器人学中的核心问题之一，其目的是在给定的环境中为机器人寻找从起点到终点的最优路径。这一问题在许多实际应用中都有其重要性，例如自动驾驶汽车、无人机导航等。粒子群优化（PSO）是一种基于种群的随机搜索方法，它模仿鸟群的觅食行为，通过群体合作来寻找问题的最优解。本文将介绍如何利用MATLAB实现基于PSO的机器人路径规划。粒子群优化是由Kennedy和Eberhart于1995年首次提

背景去除是计算机视觉中的一个重要应用，无论是使用传统的OpenCV方法还是最新的深度学习技术，Python都为我们提供了强大的工具和库来实现这一功能。特别是，神经网络模型，如U-Net，因其在图像分割任务中的高效表现而受到关注。虽然使用预训练的模型可以为您提供即时的结果，但在某些应用中，可能需要训练自己的模型以满足特定的需求。GrabCut算法虽然在大多数情况下都很有效，但它依赖于用户提供的矩形框

传统的Transformer自注意力机制处理输入图像中的每个像素点，这在捕捉全局上下文信息时表现出色，但在处理高分辨率图像时，计算量往往非常巨大，极大影响了模型的推理速度和效率。为了解决这一问题，Deformable Attention（可变形注意力）应运而生。DAT（Vision Transformer with Deformable Attention）通过引入可变形注意力机制，仅在图像的关键

简而言之，有监督学习依赖于大量的标注数据来进行准确的图像分类，而无监督学习则在没有标注数据的情况下通过探索数据的内在结构来进行学习。小样本学习在图像分类中的应用是为了解决传统机器学习在数据量要求方面的限制，允许模型在极少量的数据上也能进行有效的学习和分类。总结起来，一阶段算法在速度上有优势，适合实时或近实时的应用，而二阶段算法在精度上更占优势，适合对检测准确性有较高要求的场合。综上所述，细粒度分类