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在道路检测的完整流程中，首先通过**透视变换**将驾驶视角的图像转换为俯视图，以便更清晰地分析车道线。接着，通过**提取车道线**的方法，包括梯度和颜色提取，准确识别图像中的车道线。随后，应用**车道线拟合**技术，对提取的车道线进行曲线拟合，以形成更精确的车道模型。最后，通过**车道线显示**将拟合结果叠加到原始图像上，实现可视化，便于后续的自动驾驶系统进行决策与控制。

本文系统介绍了大语言模型（LLM）的训练流程与分布式训练优化技术。LLM训练分为四个阶段：预训练（构建基础语言能力）、监督微调（指令遵循）、奖励模型训练（人类偏好对齐）和强化学习微调（优化输出质量）。针对分布式训练，详细分析了数据并行（DP）、张量并行、流水线并行等加速方法，重点比较了DP与分布式数据并行（DDP）的差异，并介绍了DeepSpeed的ZeRO优化技术和混合精度训练方案。这些技术通过

本文介绍了如何搭建一个基于通义千问7B模型的聊天机器人系统。系统采用三部分架构：1) 使用ModelScope下载大模型并启动vLLM服务；2) 通过FastAPI构建后端接口，支持流式响应和参数调节；3) 采用Gradio设计交互界面，包含对话历史管理和生成参数控制。重点讲解了temperature和top_p参数的作用机制及不同场景下的推荐配置值，如代码生成(0.2/0.1)、创意写作(0.7

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本文介绍了OpenCV中常用的图像几何变换方法，包括： 图像平移：通过2×3变换矩阵实现像素位移； 图像旋转：使用getRotationMatrix2D获取旋转矩阵，包含两种实现方式（带裁剪和不裁剪）； 仿射变换：通过三组对应点实现线性变换，支持平移、缩放、旋转等操作； 图像缩放：使用resize函数，可指定目标尺寸或缩放因子，推荐不同场景的插值方法； 透视变换：通过四组对应点进行投影变换，适用于

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本文介绍了LangChain中的Prompt模板使用方法，包括： 单个变量PromptTemplate的两种创建方式（自动提取变量和显式声明） 多个变量PromptTemplate的应用场景和格式化方法 聊天提示模板ChatPromptTemplate的组成要素（系统消息、用户消息和AI消息模板） 各类消息模板的具体用途和使用示例 重点说明了不同模板的特性差异、适用场景和最佳实践，帮助开发者灵活构

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大模型量化技术通过降低参数精度来压缩模型，提高推理效率。主要方法包括FP16/INT8/INT4等不同精度的转换，可显著减少存储空间和计算开销。GPTQ采用逐层分组量化策略，结合INT4权重和FP16激活值的混合精度，兼顾效率与精度。AWQ则通过分析激活分布识别关键权重通道，保留少量FP16参数以降低量化误差。两种方法均能在保持模型性能的同时实现4-8倍的压缩比，适用于边缘计算、服务器部署等场景，