YOLOv10的改进、部署和微调训练总结
YOLOv10在实时目标检测中提升性能与效率，通过无NMS训练解决延迟问题，采用一致的双任务和效率-精度驱动的模型设计。YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-B比YOLOv9-C延迟减少46%。新方法包括一致性双标签分配，优化计算冗余和增强模型能力。实验结果显示YOLOv10在AP和延迟上均有显著改善。文章还提供了部署和微调YOLOv10的示例代码。
深度学习在自然语言处理中的应用与未来展望
本文探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，重点分析了神经网络模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等在文本生成、语义理解及情感分析等任务中的卓越表现。通过具体案例展示了这些模型如何有效解决传统方法难以处理的问题，并讨论了当前面临的挑战及未来可能的发展方向，为进一步研究提供了新的视角和思路。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
构建一个基于通义千问的智能客服系统
公司开发一个智能客服系统，帮助用户快速找到他们需要的商品信息、解决问题，并提供个性化的购物建议。系统需要能够处理大量的用户提问，并以自然语言的形式给出准确的回答。
《深入理解分布式事务：原理与实战》，不可错过的精品！
在分布式应用系统中，特别是在金融相关的场景下，分布式事务是大家都关注的核心技术，同样也是系统的技术难点。本书从数据库和服务的分布式基础开始，由浅入深阐述了分布式事务的原理、解决方案。这种以框架开发者视角分享的分布式事务实现的源码和实践用例，对于应用架构师和开发者都有极大的价值。