本篇文章我们补齐另一个开发中很常见的问题。在我们使用 Python 进行开发的时候，由于一些算法是计算密集型的，就会导致过多的运行时间，这时我们就可以将这些算法使用 C/C++ 语言来实现，从而减少程序的运行时间。

传统目标检测算法可以分为基于滑动窗口的目标检测算法和基于选择性搜索的目标检测算法。

CUDA 是 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型，利用 GPU 多核心架构加速计算任务，广泛应用于深度学习、科学计算等领域。cuDNN 是基于 CUDA 的深度神经网络加速库，为深度学习框架提供高效卷积、池化等操作的优化实现，提升模型训练和推理速度。近年来，容器技术的迅速发展使得开发者在搭建开发环境时越来越多地采用容器化方案。首先，容器可以独立配置开发环境，从而避免不同项目和技术之间的环境

图 目标检测学习路线

2025年，多模态智能体将不再局限于单一模态的感知与交互，而是能够融合图像、文本、语音等多种信息，实现更自然、更高效的人机协作。

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DeepSeek 在短短一年多的时间里，从初露锋芒的首个开源模型，跃升至全球人工智能领域举足轻重的地位，其间实现了令人瞩目的飞跃与技术革新。

很多时候出于性能或者环境的原因，必须要使用 C++ 进行深度学习模型的前向推理。文章主要是给大家介绍一个整体的设计思路，其中包含一些常用第三方库的使用方法，并使用 QT 设计了一个简单的界面。...