【日积月累】 Fast RCNN 是一种经典的目标检测算法，通过共享特征提取和 ROI 池化层解决了 RCNN 中重复计算的问题，显著提升了计算效率和检测速度，同时采用融合分类损失与回归损失的高效损失函数，进一步优化了训练过程。其核心创新在于对整张图像提取共享特征图后，通过 ROI 池化层为每个候选区域生成固定长度的特征向量，再进行分类和边界框回归。然而，Fast RCNN 仍依赖外部的选择性搜索算法生成候选区域，效率受限。Faster RCNN 则在此基础上引入区域提议网络（RPN），实现了从卷积特征图中直接生成候选区域的功能，避免了外部算法的依赖，大幅提升了检测速度和精度，成为目标检测领域的标杆模型。Faster RCNN 通过将 RPN 与 Fast RCNN 结合，实现了端到端的训练流程，其架构包括卷积特征提取、RPN、ROI 池化层及分类与回归模块，并通过联合损失函数进行优化，在 COCO 和 PASCAL VOC 等数据集上表现出色，为后续目标检测技术的发展奠定了坚实基础。

【API术语解释】 近年来，OpenAI让“GPT”一词成为了热议的话题。GPT，即生成式预训练Transformer，是人工智能领域中一股强大的语言模型，掀起了不小的波澜。GPT-4 将 AI 的功能提升到一个全新的水平。但在我们深入研究其功能之前，先来对名称本身进行一下解析。

【日积月累】 我立即下载并使用了这套代码，它基于DeepSeek-R1、LangChain 和 Ollama 搭建了一个隐私优先的检索增强生成（RAG）系统的文章。

【日积月累】 Gateway API 是由 SIG-NETWORK 社区管理的开源项目，项目地址：https://gateway-api.sigs.k8s.io/。主要原因是 Ingress 资源对象不能很好的满足网络需求，很多场景下 Ingress 控制器都需要通过定义 annotations 或者 crd 来进行功能扩展，这对于使用标准和支持是非常不利的，新推出的 Gateway API 旨在通过可扩展的面向角色的接口来增强服务网络

【日积月累】 基于 prompt 的方法相对来说成本较低，方法和效果都有相对成熟的结果；微调 LLM 的方法受限于消耗资源比较大，计算成本过高，没有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的项目，这是一个基于 LLM 微调的 text2SQL 的训练推理框架和 benchmark，主要侧重于大规模微调 LLM 的方式。

【AI驱动】 该工作所提出的模块化(Modular)RAG比较有趣，因此，今天我们来看看这个话题，价值之一在于，对RAG各个模块的方案进行了归置，对建立体系认知有帮助，供大家一起参考

【日积月累】 在本节中，您将设置构建 GraphQL API 所需的所有部分。您将启动一个 TypeScript 项目，预置一个 PostgreSQL 数据库，在项目中初始化 Prisma，最后为您的数据库设定种子。 在此过程中，您将设置端到端类型安全难题的一个重要部分：数据形状的真实来源。

【日积月累】 我们工作中有大量需要使用Office或WPS等办公软件，那有没有什么办法在上面集成DeepSeek呢？答案是肯定的！今天分享的这个方法那简直就是白嫖，只需要一个DeepSeek的API Key即可搞定。

【日积月累】 在Cherry Studio里配置好来自这几家的API和密钥。然后，就能愉快地跟DeepSeek-R1进行对话了。接下来，我就手把手教大家稳定用上云厂商提供的DeepSeek满血版大模型。本文以硅基流动为例来展示一下整个过程

【日积月累】 想要体验deepsee满血版功能，推荐官网和硅基流动，但需注意可能存在的卡顿问题； 追求稳定流畅的使用体验，纳米搜索、秘塔AI搜索、超算互联网、小艺和英伟达是不错的选择；

【AI驱动】 在 TensorFlow 中，通过 tensorflow.keras 模块构建 CNN 模型。首先加载 MNIST 数据集并进行归一化处理，接着构建包含卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）和全连接层（Dense）的顺序模型。训练模型时，使用 adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数，通过 model.fit 方法进行训练。评估模型性能则通过 model.evaluate 方法。 在 PyTorch 中，同样加载 MNIST 数据集，并使用 torchvision.transforms 进行数据预处理。定义一个继承自 torch.nn.Module 的模型类，添加卷积层、池化层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 和交叉熵损失函数训练模型，通过循环迭代数据加载器进行模型训练和评估。 循环神经网络（RNN）： TensorFlow 实现的 RNN 使用 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN 层。定义模型时，指定 RNN 单元数量和返回序列的参数，最后通过全连接层连接到输出层。PyTorch 实现的 RNN 定义一个自定义模型类，包含 nn.RNN 层和全连接层。使用 torch.optim.Adam 优化器和均方误差损失函数训练模型，通过循环迭代数据进行训练，并在测试集上评估模型性能。

【AI驱动】 文章介绍了两种使用 DeepSeek R1 模型搭建个人知识库的方法：API 搭建和本地部署。对于不涉密数据且追求最佳效果的用户，推荐使用 API 搭建方式，具体步骤包括下载 Cherry Studio 软件、注册硅基流动平台获取免费额度、配置 API Key、选择 DeepSeek R1 模型、配置嵌入模型、创建知识库并上传文件进行向量化。对于有充足算力和希望保护数据安全的用户，可以选择本地部署方案，步骤包括下载 Ollama 软件、安装 DeepSeek R1 模型、使用 Cherry Studio 作为 UI 界面连接本地模型。文章还提到，DeepSeek 作为中国团队开发的世界级大模型，为用户提供了强大的 AI 功能，同时也展示了中国 AI 技术的进步。

【日积月累】 本文将提供两种接入方案（直接调试和API服务），并包含VSCode特有配置技巧。

【AI驱动】 DeepSeek 近期在 AI 领域及大众中备受关注，预示着 2025 年 AI 技术将更普及。但其服务器卡顿问题影响了用户体验，为此 Chris 提供了包括获取官方 API Key、本地部署 DeepSeek 和推荐第三方 AI 客户端的解决方案。获取 API Key 可访问 DeepSeek 平台创建，但目前官方暂停充值服务。本地部署 DeepSeek 可通过 Ollama 工具实现，支持多种 AI 模型。对于不熟悉命令行的用户，推荐使用 ChatBox、CherryStudio 和 AnythingLLM 三款第三方 AI 客户端，它们支持多平台和多种 AI 模型，且注重本地数据存储与隐私保护。这些方法旨在帮助用户更高效地使用 DeepSeek，推动 AI 技术的普及与应用。

【AI驱动】 本文详细介绍了搭建知识库并接入微信机器人的完整流程，包括环境配置、知识库部署、资料上传及细节调优技巧。DeepSeek 部署分为本地部署和第三方 API 调用两种方式，本地部署数据私有且响应快，但需较高硬件配置；API 调用快速接入且免维护，但数据需传输至第三方，长期成本不可控。知识库搭建使用开源框架 AnythingLLM，支持多模态模型，强调本地化和隐私保护。通过火山方舟和硅基流动平台获取 API 密钥，配置知识库时需填写相关参数，如请求地址、模型名称等。资料上传后需优化文档格式以提高 AI 理解准确性，如整理关键内容、删除无关信息。最后，通过生成 AnythingLLM 秘钥并配置 NGCBOT，将知识库接入微信机器人，实现智能问答功能。