摘要：Label Studio 是一款开源数据标注工具，支持多种数据类型标注并导出为模型格式。本文介绍了如何搭建基于 Qwen2-VL 视觉大模型的 ML backend 实现自动标注功能。环境配置使用 AutoDL 云服务器，安装 Label Studio 及依赖库，创建虚拟环境。重点开发了 Flask 后端服务，通过调用 Qwen-VL API 实现目标检测，输出归一化坐标的 bbox 结果。

ONNX模型导出；ONNX模型验证；MindConverter进行模型脚本和权重迁移；MindSpore模型验证；Profiler为MindSpore提供了性能调优能力，在算子性能、迭代性能、数据处理性能等方面提供了易用、丰富的调试功能，帮助用户快速定位性能瓶颈点，提升网络性能。Profiler工具为用户提供的能力可以分成两部分： MindSpore侧在训练脚本中为用户提供性能数据收集的启动接口

作者构建了一个包含6000万参数、65万个神经元的深层卷积神经网络（即后来广为人知的AlexNet），成功将120万张高分辨率ImageNet图像分类至1000个类别中。该模型在ILSVRC-2010测试集上取得了37.5%的top-1和17.0%的top-5错误率，显著超越了当时的最优方法。为提升训练效率，他们采用了非饱和激活函数（ReLU）并利用GPU高效实现卷积运算；同时，在全连接层引入当时

ChatGLM3-6B 是一个基于 Transformer 的预训练语言模型，由清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练发布。该模型的基本原理是将大量无标签文本数据进行预训练，然后将其用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。ChatGLM3-6B 的核心功能是语言建模，即通过预测下一个单词或字符来建立一个语言模型。该模型采用了 Transformer 结

上面就是如何在Autodl 云服务器创建环境，上传数据 、以及连接VS Code，还有更详细的文档在官网也可以找到。然后我最近又发现了一个更省钱的方法，就是启智AI协作平台（启智启智平台有CPU,GPU和NPU，然后有算力积分可以免费获取，一块V100才2积分一小时，然后积分每天都可以领，具体可以去官网看看，反正就是不用花钱就能训练模型。因为我也用过其他的云服务，比如华为云的modelarts，那

1.在 IDEA 中，右键点击 WordCountApp 文件，选择 Run ‘WordCountApp’。2.点击 IDEA 中的 Maven 面板，点击刷新按钮（右上角的箭头），下载依赖。2.如果运行成功，你会看到 Spark 的日志输出以及程序的运行结果。确保Mac 上已经安装了 JDK 8 或更高版本。可通过 java -version 查看是否安装。出现以下界面，说明spark安装成功。

ChatGLM3-6B 是一个基于 Transformer 的预训练语言模型，由清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练发布。该模型的基本原理是将大量无标签文本数据进行预训练，然后将其用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。ChatGLM3-6B 的核心功能是语言建模，即通过预测下一个单词或字符来建立一个语言模型。该模型采用了 Transformer 结

上面就是如何在Autodl 云服务器创建环境，上传数据 、以及连接VS Code，还有更详细的文档在官网也可以找到。然后我最近又发现了一个更省钱的方法，就是启智AI协作平台（启智启智平台有CPU,GPU和NPU，然后有算力积分可以免费获取，一块V100才2积分一小时，然后积分每天都可以领，具体可以去官网看看，反正就是不用花钱就能训练模型。因为我也用过其他的云服务，比如华为云的modelarts，那

问题的原因在于 MyBatis 直接从参数列表中获取参数的方式。当有多个参数时，没有使用 @Param 注解来显式指定参数名称，因此 MyBatis 默认使用 param1 和 param2，而不是 offset 和 pageSize。这是 MyBatis 中常见的参数映射问题。这个问题通常是因为 MyBatis Mapper 中的 SQL 语句没有正确引用传递的参数，或者传递的参数名称与 SQL

使用LangChain库进行文档加载，对于txt,md,pdf格式的文档，都可以用LangChain类加载，UnstructuredFileLoader（txt文件读取）、UnstructuredFileLoader（word文件读取）、MarkdownTextSplitter（markdown文件读取）、UnstructuredPDFLoader（PDF文件读取），对于jpg格式的文档，我这里提