向量数据库是用于高效计算和管理大量向量数据的解决方案。向量数据库是一种专门用于存储和检索向量数据（embedding）的数据库系统。它与传统的基于关系模型的数据库不同，它主要关注的是向量数据的特性和相似性。在向量数据库中，数据被表示为向量形式，每个向量代表一个数据项。这些向量可以是数字、文本、图像或其他类型的数据。向量数据库使用高效的索引和查询算法来加速向量数据的存储和检索过程。

UFLD采用了一种简单而高效的架构，主要由骨干网络（Backbone）、特征融合层和分类头（Classification Head）三部分组成。骨干网络负责从输入图像中提取特征，特征融合层对提取的特征进行整合，分类头则根据融合后的特征进行车道线的分类预测。

先训练一个大的网络模型（Teacher Network），再根据该网络模型来训练小的网络模型（Student Network）。教师网络较大且臃肿，可能是多个网络的集成，同时也包含了很多信息。知识蒸馏的具体学习方法是：学生网络将教师网络的输出结果当成正确答案来训练，而网络剪枝主要通过剪掉参数或神经元来压缩网络，这也是网络剪枝与知识蒸馏方法的区别所在。该方法的好处是，教师网络的输出结果对于小网络模型

1957年 Frank Rosenblatt 提出了一种简单的人工神经网络，被称之为感知机。早期的感知机结构和 MCP 模型相似，由一个输入层和一个输出层构成，因此也被称为“单层感知机”。感知机的输入层负责接收实数值的输入向量，输出层则为1或-1两个值。单层感知机可作为一种二分类线性分类模型，结构如所示。fxsignw∗xb对于具有n个输入xi​以及对应连接权重系数为wj​的感知机，首先通过线性加

大语言模型的性能与成本一直是业界关注的焦点，曾经业内的共识是训练大模型需要非常多的显卡，但DeepSeek-R1的出现打破了这一格局，DeepSeek在只用了OpenAI几十分之一的成本的情况下，训练出了能对标当时最先进的GPT-o1模型的DeepSeek-R1模型，DeepSeek不但训练成本显著低于OpenAI的模型。且每 100 万 tokens 的输入，R1 比 GPT-o1 模型便宜 9

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。