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1. 问题 如上图所示，我在K8S集群中，创建了一个Ingress-nginx，用来反向代理service，另外，因为我在安装Ingress的时候，设置了hostNetwork: true和dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet，因此是可以直接通过配置hosts，然后通 阅读全文
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一般来说，使用web框架接收图片数据后，希望能够直接处理，而不是不保存为本地图片后再加载，以此省去IO时间。这种场景在CV服务中更为常见。 以下是一种方法，接收完图片数据之后，转为opencv 的Image array对象并返回： import cv2 import numpy as np def 阅读全文
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1. 驱动安装教程 驱动安装可参考：[1] Linux安装Nvidia显卡驱动+CUDA+cuDNN+PyTorch 这个教程，在关闭secure boot的主机上安装是没问题的，但是如果是默认开启的主机（特别是台式机），就会造成一些问题。 2. secure boot是什么 secure boot 阅读全文
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1. 前言 17年google团队发表l了论文《Attention Is All You Need》，transformer横空出世，并引领了AI学术圈的研发风向，以Transformer为基础模型的新模型层出不穷，无论是NLP还是CV或者是多模态，attention遍地开花。 这篇文章遵循enco 阅读全文
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1. 语音转录 说到语音转录，现在开源的模型中，效果最好的可以说是openAI开源的whisper了。 安装及使用教程可以直接看他们的项目说明： https://github.com/openai/whisper whisper开放了不同尺寸的模型，参数量及占用显存的详情如下： 使用的时候，如果没指 阅读全文
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1. 前言 LangChain是一个用来构建LLM应用的开源框架，主要是为基于大语言模型的应用提供一系列的构建工具包。这个短课程的主要内容有： 模型、提示和解析器：调用LLM，提供提示并解析响应。 LLM的记忆：用于存储对话和管理有限上下文空间的记忆。 链式操作：创建操作序列。 文档问答：将LLM应 阅读全文
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参考博客：MobileViT模型简介 参考视频：15.1 MobileViT网络讲解 MobileViT结构上是一个混合模型，CNN+Transformer，比主流的轻量化ViT网络和轻量化CNN网络参数量少，精度高，缺点是推理速度慢，下图可以看到，推理时间是MobileNetV2的8倍。 网络结构 阅读全文
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参考博客：ConvNeXt网络详解 参考视频：13.1 ConvNeXt网络讲解 ConvNeXt其实就是面向Swin Transformer的架构进行炼丹，最后获得一个比Swin Transformer还要牛逼的网络。 阅读全文
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参考博客：Swin-Transformer网络结构详解 参考视频： 12.1 Swin-Transformer网络结构详解 Swin Transformer论文精读【论文精读】 使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchical feature maps），比如特征图尺寸中有对图像下 阅读全文
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参考博客：Vision Transformer详解 参考视频：11.1 Vision Transformer(vit)网络详解 基本流程： 提取embedding：将原图分为若干patch，使用convnet提取每个patch的特征作为embedding，然后在前面concat一个用来分类的embe 阅读全文