RagFlow+LongCat=2s就能输出图文！本文以搭建"龙猫智能客服"为例，小白也能轻松上手，掌握RagFlow框架的基本使用。

在这AI产品满天飞的时代，哪个能抓住用户？无论你跟那个大模型（DeepSeek、Qwen、Kimi、豆包、ChatGPT、Claude、Gemini）对话，是不是都需要写 Prompt（提示词）？而且写的不好还无法得到预期答案，只得扔下一句“不好用”，然后转战其他AI产品。有人说，那就学提示词嘛，有提示词优化工具啊！对，当《提示词课程》博主赚的盆满钵满，你还是不会《写好提示词》。——这是现状。当你

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大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据主要解决，按顺序给出数据存储单位: bit、ByteKBMB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB.BB、NB、DB。才存100T。

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一.目标检测基础1.目标检测和边界框%matplotlib inlinefrom PIL import Imageimport syssys.path.append('/home/kesci/input/')import d2lzh1981 as d2l# 展示用于目标检测的图d2l.set_figsize()img = Image.open('/home/kesci/inp...

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任务描述：识别这种停车场图的 空车位 与 被占用车位识别流程：预处理 -> 保存 空车位 和 已被占用车位的图片 -> 训练VGG网络进行二分类img_process 图像预处理过程1.select_rgb_white_yellow过滤背景（得到mask）inRange(图,min阈值,max阈值)小于min(大于max)的为0,min-max的为255dst = cv.bitwise

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答题卡识别效果【大致思路】：先进行仿射变换去除背景（只留试卷部分），二值化，圆形轮廓检测，遍历每一行选项，统计非零像素，记录填充选项（即非零像素最多的轮廓区域），与正确答案进行比对，正确则correct数+1，得到总成绩1-4 基础操作+透视变换1-4是基础操作, 3是做近似变换, 取最大的那个轮廓,最有可能是图像最大外围的轮廓3的近似变换 和 4的透视变换原理 可以参考我的 OCR文档扫描实战博