Python实现PDF图片OCR识别：从原理到实战的全流程解析
本文详解2025年Python实现扫描PDF文本提取的四大OCR方案（Tesseract、EasyOCR、PaddleOCR、OCRmyPDF），涵盖环境配置、图像预处理、核心识别与性能优化，结合财务票据、古籍数字化等实战场景，助力高效构建自动化文档处理系统。
《URP管线中后处理效果的创新应用与优化实践》
本文以某3D奇幻角色扮演手游为案例，聚焦Unity URP管线后处理效果的应用与优化。项目采用Unity 2022.3.18f1与URP 14.0.12，目标覆盖安卓中高端机型与iOS旗舰机，初期集成6种后处理效果后，出现帧率骤降、视觉异常问题。团队通过Profiler定位Bloom与Depth of Field为性能瓶颈，从算法（如Bloom改用降采样模糊）、参数（动态调整强度）、执行顺序优化，并采用LUT分层调色解决视觉冲突，建立动态效果组合策略。优化后GPU占用降40%至15%以下，帧率稳定55帧以上，视觉评分显著提升，同时提炼“三阶段四步骤”优化方法论与前期避坑策略。
《拆解URP管线角色材质失效：从现象到底层的深度排障与优化》
本文以某开放世界手游项目中“动态光照场景下角色材质批量失效”问题为核心，还原技术环境（Unity 2022.3.15f1、URP 14.0.11，目标Android中高端机型），梳理问题现象（Android端角色进场景后35%概率变纯白，与点光源、阴影相关）。通过多维度排查，先排除材质参数问题，再发现Shader光照计算异常，进而定位Adreno GPU编译优化缺陷与URP光照数据同步问题。最终通过调整光照更新策略、优化Shader逻辑解决问题，同步提升性能。同时提炼排查方法论与前期避坑策略，为URP管线复杂渲染问题提供可复用的解决思路，助力开发者高效突破技术瓶颈。
SpQR: 稀疏量化表示实现大语言模型近无损压缩——论文阅读
SpQR是一种创新的稀疏量化方法，通过识别并高精度存储导致大量化误差的异常权重，将其他权重压缩至3-4比特，实现大语言模型的近无损压缩。该方法在LLM压缩中首次跨模型规模达到接近16位精度的性能，压缩后模型平均误差低于1%。实验表明，SpQR在推理速度与压缩率上优于现有技术，使高质量大模型可在消费级设备高效运行。