Dify 中为知识库模型选择：Embedding 模型：BGE-M3；Rerank 模型：bce-reranker-base_v1这是一个非常先进且合理的组合，尤其适合中文场景下的高精度语义检索。下面我为你详细解析这两个模型在知识库检索流程中的分工、作用与协同机制。

Ollama大模型本地部署与管理指南：介绍了Ollama平台（ollama.com）的基本使用方法，包括不同参数模型（0.6B/1.7B/4B）的运行命令。详细说明了模型管理方法：查看模型列表、删除单个/批量模型、完全卸载软件及清理数据目录的步骤。同时介绍了通过open-webui实现大模型交互的安装方法（pip安装后访问8082端口）。最后附有操作注意事项和验证方法，帮助用户有效管理本地大模型资

各领域公开数据集下载

一、命令行运行python程序时首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。nvidia-smi如下图所示：服务器中的两个显卡，编号为0、1 .都被同一个进程 PID 3016 占用。指定空闲的GPU运行python程序CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py

增强技术对于提升 YOLO 模型的鲁棒性和性能至关重要，通过引入训练数据的数据增强，帮助模型更好地泛化到未见数据。这些设置可以根据数据集和任务的具体要求进行调整。尝试不同的值可以帮助找到最佳的增强策略，从而实现最佳的模型性能。

基于噪声和核函数的精细退化盲图像超分辨率重建，这篇测评文章用心写了一个下午，个人觉得作为一个初学者入门教程，再合适不过了，敬请查阅

opencv-python 库的安装 顾名思义，Python 代码运行需要依赖使用的 openCV 库；opencv C++ 库的安装 顾名思义，C、C++ 代码编译运行需要依赖使用的 openCV C++ 库；

MIT的操作系统课程官网https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2018/labs/lab1/站 视频 课程https://www.bilibili.com/video/BV1NA411j7rX/?spm_id_from=autoNext

面向不会使用PS的非专业人士：letsenhance2 、4、8 倍 超分重建，图像增强pixfix图像降噪、修复这种纯粹的图像处理，目前是把深度学习相关模型进行了一定的应用；那我们是否也可以根据自己的研究内容做这样一个 小的 应用服务呢...

Ollama大模型本地部署与管理指南：介绍了Ollama平台（ollama.com）的基本使用方法，包括不同参数模型（0.6B/1.7B/4B）的运行命令。详细说明了模型管理方法：查看模型列表、删除单个/批量模型、完全卸载软件及清理数据目录的步骤。同时介绍了通过open-webui实现大模型交互的安装方法（pip安装后访问8082端口）。最后附有操作注意事项和验证方法，帮助用户有效管理本地大模型资