self.T = temperature # 蒸馏温度self.alpha = alpha # 蒸馏损失权重"""计算YOLOv9蒸馏总损失:param student_outputs: 学生模型输出 (batch, num_anchors, 84) → 4框+1置信度+80分类:param teacher_outputs: 教师模型输出 (batch, num_anchors, 84):para

分工协同：YOLOv8负责快速精准检测，SAM负责基于框提示的高精度分割，互补短板，实现1+1＞2的效果；流程简洁：端到端流程（检测→框转换→分割→融合→可视化），无需额外训练，零样本适配各类场景；灵活选型：根据硬件性能选择不同轻量化/高精度模型组合，兼顾推理效率与效果；可扩展性强：支持图像/视频流输入，可扩展目标跟踪、缺陷量化、语义分析等后续任务，落地性极强。该方案可直接应用于智能安防、工业质检

aiohttp+Playwright的组合，凭借异步静态请求+异步动态渲染的互补优势，完美解决了传统爬虫效率低、场景覆盖不全的问题，是2026年爬虫领域的封神方案。各司其职：静态数据用aiohttp（高并发），动态数据用Playwright（异步渲染）；效率优化：连接/上下文复用、合理控制并发、异步数据持久化；反爬规避：请求伪装、随机延迟、代理池/Cookie池联动；融合逻辑：先静态筛选，再动态渲

创建# 数据集路径（相对路径/绝对路径均可，推荐绝对路径，避免路径错误）path: /path/to/MetalDefect-YOLO # 数据集根目录train: train/images # 训练集图片路径val: val/images # 验证集图片路径test: test/images # 测试集图片路径（可选）# 类别信息nc: 3 # 类别数量（对应crack、scratch、hole

摘要 随着网络爬虫的广泛应用，网站反爬虫技术也不断升级，包括IP封禁、User-Agent检测、请求频率限制、验证码验证等手段。本文分析了常见反爬虫策略及破解方法，如使用代理池和随机User-Agent规避检测，控制请求频率减少封禁风险，通过Selenium或OCR技术突破验证码限制。同时强调在爬取数据时需遵守robots.txt协议和法律法规，合理控制爬取负载。通过技术手段与道德规范相结合，可实

vLLM工业级部署实战：突破大模型推理效能瓶颈 在智能制造领域，传统AI质检系统面临严重推理瓶颈：7B模型单卡吞吐仅12 tokens/s，延迟高达800ms，无法满足每小时5000张图像的实时质检需求。vLLM框架通过三大创新实现效能跃升： 内存革命：PagedAttention技术将显存利用率提升至95%，单卡并发量从8激增至64； 量化突破：AWQ INT4量化使7B模型显存占用降至3.8G

摘要： Diffbot是一款基于AI的网页智能解析工具，利用深度学习与计算机视觉技术自动提取网页中的结构化数据（如文章、产品、评论等），支持多种API模型。其优势在于高准确性、自动化解析和强适应性，尤其适合大规模数据抓取；但存在成本较高、对动态内容支持有限等局限。与传统爬虫相比，Diffbot无需手动配置规则，但按API调用收费，适合追求效率的企业。开发者需权衡需求与预算选择适用方案。

摘要：Swin Transformer 是一种高效的视觉 Transformer 架构，通过层次化结构和滑动窗口自注意力机制，在目标检测、图像分类等任务中超越传统 CNN 和 ViT。本文解析了其核心组件（Patch Embedding、Window Attention、Shifted Windows），并提供了 PyTorch 实现代码，帮助读者深入理解其计算高效的局部自注意力机制和分层特征提取

电商商品评论里藏着黄金数据——用户对产品的真实反馈、痛点需求、满意度评价，不管是做市场调研、产品优化还是竞品分析，都是核心素材。但手动复制评论效率太低，用Python不仅能批量爬取，还能自动做情感分析、生成词云，快速提炼关键信息。本文以京东商品为例（反爬宽松、结构清晰，新手友好），全程实战「」全流程，用最基础的技术栈（requests+BeautifulSoup+SnowNLP），不用复杂配置，3

本文介绍了基于Python的京东商品评论爬取与情感分析全流程。通过requests库抓取京东商品评论API数据，利用SnowNLP进行情感分析，将评论分类为正面、负面和中性。文章详细展示了数据预处理、情感评分、可视化分析（词云、情感分布图）以及自动化监控的实现方法，并提供了优化建议如代理池、模型训练和交互式图表。该方案能帮助商家分析产品口碑、识别潜在问题，并支持自动化舆情监控与提醒。