博主近期基于海康Vision Master4.0做了一个工业视觉工程项目，其中就使用到了海康VM的找圆工具，然后博主根据其中的技术原理，也仿照开发了一个类似的功能，基于OpenCV和Qt5构建一个卡尺找圆的工具。卡尺找圆是在计算机视觉领域中常用的技术，用于检测图像中的圆形目标，广泛应用于工业自动化、机器人导航等领域。卡尺拟合直线参考博主的利用OpenCV与Qt5构建卡尺拟合直线工具（C++实现）

深度学习在车牌识别领域的研究背景源于计算机视觉和模式识别领域的发展。车牌识别是一种重要的图像处理任务，它在交通管理、安防监控、停车管理等领域具有广泛的应用价值。传统的车牌识别方法往往依赖于手工设计的特征和规则，但这些方法在复杂场景下容易受到光照、遮挡、角度变化等因素的影响，导致识别率下降。

树莓派平台部署卷积神经网络模型，实现车牌定位和识别

在开始处理输入序列之前，模型对输出嵌入进行一个位置，确保在训练阶段，解码器内的每个符号都能正确地获取之前生成符号的上下文信息。仿照编码器的设计，模型将，以此保留符号的序列顺序信息。解码器利用带掩码的多头自注意力机制，专注于输入序列的相关片段以及之前产生的符号。在训练过程中，通过，确保每个符号仅能参考其之前的符号。除了外，解码器还融合了，这使得解码器能够聚焦于输入序列的重要部分，进而生成受输入语境影

与流水线并行不同，张量并行是将模型中的张量进行拆分然后分配到不同的 GPU 上，每块 GPU 都可以得到所有层张量的部分参数。这样在前向计算中有效减少了流水行并行中的空置时间，提高了 GPU 的显存利用率，因此张量并行也成了当下大模型训练和推理的主流并行方法。

Ollama仓库创建于 2023年6月26日，截至2024年8月，Ollama 经过了一年多的发展。相信在不久的未来，将会在越来越多的边缘端产品中看到大模型的身影。什么是 Ollama？正如 Ollama 官方仓库所说：本地启动并运行大型语言模型。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务工具，旨在帮助用户快速在本地运行大模型。通过简单的安装指令，用户可以通过一条命令轻松启动和运行开源的大型语言模

ollama结合langchain构造应用系统

本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力，在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对11种天气数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的天气图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取天气的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结

本文介绍如何在 Python 中使用 Ollama API。无论你是想进行简单的聊天对话、使用流式响应处理大数据、还是希望在本地进行模型的创建、复制、删除等操作，本文都可以为你提供指导。此外，我们还展示了如何使用自定义客户端和异步编程来优化你的应用程序性能，无论你是 Ollama 的新手还是经验丰富的开发者，本文都能帮助你在 Python 中更高效地使用 Ollama API。

docker部署olllama运行大模型