本地知识库通常包含企业或机构的私有数据（如内部文档、客户档案、行业术语库等），这些数据涉及商业机密或敏感信息，若依赖云端服务处理，可能面临合规风险或第三方泄露隐患。通过DeepSeek本地化部署，DeepSeek可直接在内部服务器访问知识库，确保数据无需离开本地环境，既符合数据保护法规，又能通过内网隔离降低外部攻击风险。本文将介绍如何通过Ollama实现DeepSeek的本地部署，并结合Cherr

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformer架构的目标检测器，为目标检测领域打开了一扇新的大门。但值得注意的是，DETR在COCO数据集上的AP并没有达到SOTA水平，并且存在着难以收敛的问题。随着后续的不断改进，DETR在目标检测任务中越来越好，解决了AP不高和难以收敛等问题。COCO数据集也被DETR后续的不同改进霸榜。期待DETR涌现更多优秀的后续工

想象你是一个刚学做菜的新手，想复刻米其林大厨的招牌菜。如果只告诉你最终味道（比如“酸甜适中”），你很难完美复制。但如果你能知道大厨做菜时的每个细节（比如火候调整顺序、调料配比、食材处理技巧），你就能学得更像。深度学习中的知识蒸馏（Knowledge Distillation）一个复杂的大模型（比如GPT-3、ResNet-152），性能强大但计算成本高。学生模型（Student Model）：一个

本地知识库通常包含企业或机构的私有数据（如内部文档、客户档案、行业术语库等），这些数据涉及商业机密或敏感信息，若依赖云端服务处理，可能面临合规风险或第三方泄露隐患。通过DeepSeek本地化部署，DeepSeek可直接在内部服务器访问知识库，确保数据无需离开本地环境，既符合数据保护法规，又能通过内网隔离降低外部攻击风险。本文将介绍如何通过Ollama实现DeepSeek的本地部署，并结合Cherr

如果您想深入探讨，如何将这个智能体无缝对接到您现有的数据库，解决您最核心的业务痛点，或者有任何关于技术合作、私有化部署的想法，我非常乐意与您交流。眼花缭乱，还极易出错。😩 作为市场负责人，你刚花掉50万预算办了场活动，想知道效果如何，却要填一堆数据需求单，然后在一周后拿到一份布满图表的复杂报告。它会瞬间理解你的意图，生成复杂的SQL，查询数据库，然后用你能听懂的语言，给你一个清晰、深刻、直达问题

同样，对于高维度的图像信息，可以将像素点之间的差异看作距离，这样得到的每个簇，都是像素点差异较小的图，简单来说，每个簇内是图像相似度较高的图像。kmeans算法是较为常见的聚类算法，不仅可以对二维的坐标点进行聚类，还可以对高维的图像信息进行聚类。Kmeans算法对初始质心的选择比较敏感，Kmeans++算法针对初始质心的选择做了改进，使得几个初始质心尽可能的远。其中，avg.jpg是质心，是簇内所

这引发了人们的推测，认为这些令牌是“用于内部思维链和检索/浏览集成的第一级钩子”。DeepSeek V3.1是DeepSeek V3首个小版本的更新，我们期待DeepSeek后续能够给我们带来更多的惊喜。尽管发布方式安静，但 AI 社区的反应迅速，立即引发了热烈的讨论和猜测。DeepSeek V3.1的模型权重已经在Hugging Face [1]上开源，但暂时没有更新模型卡，需要等待模型卡更新后

Cursor 是一款集成了先进大型语言模型（LLM）的代码编辑器，其设计灵感来源于广受欢迎的 Visual Studio Code（VS Code），并在此基础上添加了强大的 AI 辅助编程功能。它支持多种先进模型，如 GPT-4 和 Claude 3.5，能够通过自然语言交互生成代码，帮助开发者快速解决问题。如果你熟悉VS Code，那么你可以无缝衔接Cursor；如果你熟悉PyCharm、Id

精读了YOLO v5 6.0版本的detect模块，这篇博客来精读train模块。

目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为numpy识别判断系统设计识别缓冲区键鼠控制PyWin32识别区域的映射鼠标操作键盘操作手势控制计算旋转角度调节亮度和音量本系统灵感源自钢铁侠的贾维斯