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最近在啃 RT-DETR v1，一边对着论文，一边翻官方仓库的 PyTorch 实现，发现网上的很多介绍要么只停留在“架构大图”，要么只讲训练命令，真正把“每一层在干什么、张量长什么样、为什么这么设计”说清楚的资料不多。所以写了这篇学习笔记。下面我把在学习RT-DETR v1过程中的的整体思想 + 算法流程 + 各模块细节记录下来分享给大家
YOLOV11目标检测算法解析 本文深入剖析了YOLOV11目标检测算法的网络架构和代码实现。该算法采用模块化设计，包含骨干网络(负责特征提取)、颈部网络(特征融合)和头部网络(目标预测)三部分。骨干网络通过卷积层、池化层和残差结构提取多尺度特征；颈部网络采用上/下采样和特征融合技术增强特征表达能力；头部网络生成预测框并输出类别和位置信息。代码实现部分详细介绍了环境搭建、数据预处理、模型构建、训练
一文搞懂GraphRAG、LightRAG、AgenticRAG，看这一篇就够了！
本文讲介绍qwen1/1.5,qwen2,qwen2.5,qwen3 架构/训练/部署的技术细节
最近好多朋友问羊仔，说现在AI工具满天飞，尤其是AI编程这块，感觉一天一个样。而且，这玩意更新迭代的速度，简直比翻书还快！今天羊仔就想和大家一起来扒一扒现在市面上这些五花八门的AI编程工具，帮大家捋一捋思路，看看哪些工具可能真的能帮上咱们。1乱花渐欲迷人眼有一说一，这赛道是真的火！那么市面上到底有多少AI编程工具呢？羊仔看到有报告说，现在市面上的AI编程相关产品，少说也有大几十款了。而且资本市场也
Cherry Studio的安装过程非常简单，基本上可以说是傻瓜式安装，由于Cherry Studio是调用LLM的API来实现对本地知识库的创建和检索，如果你的本地已经部署了Ollama或者LM Studio，可以方便的调用本地模型，他同时提供了对大模型API的支持，如果你不介意，可以使用各类平台提供的API，可以大大降低了个人知识库部署的门槛。你是一名水电站施工领域的权威专家，在大坝施工、厂房
在 ViT 中，输入图像被划分为多个固定大小的 Patch（如 16×1616 \times 16 像素），然后每个 Patch 被投影到一个 DD 维的特征向量空间，形成 Token 序列。，这样 [CLS] Token 就能聚合所有 Patch Token 的信息。在每一层 Transformer 中，[CLS] Token 作为 Query，与所有 Token（包括自己）进行注意力计算。[C
图解 Transformer，高层视角我们首先从将模型看作一个整体的黑箱开始。在机器翻译的应用中，Transformer 接受一种语言的句子作为输入，并输出翻译后的另一种语言的句子。
