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大模型时代的下OCR,“CPU味道”更重了

经典技术OCR(光学字符识别),在大模型时代下要“变味”了。怎么说?我们都知道OCR这个技术在日常生活中已经普及开了,像各类文件、身份证、路标等识别,可以说统统都离不开它。而随着近几年大模型的不断发展,OCR也迎来了它的“新生机”——凭借自身可以将文本从图片、扫描文档或其他图像形式提取出来的看家本领,成为大语言模型的一个重要入口。在这个过程中,一个关键问题便是“好用才是硬道理”。过去人们会普遍认为,像OCR这种涉及图像预处理、字符分割、特征提取等步骤的技术,堆GPU肯定是首选嘛。不过朋友,有没有想过成本和部署的问题?还有一些场景甚至连GPU资源都没得可用的问题?这时又有朋友要说了,那CPU也不

预测超长蛋白质这事,CPU赢了

AI模型的推理在CPU上完成加速和优化,竟然不输传统方案?至少在生命科学和医疗制药方向,已经透露出这种信号。例如在处理AlphaFold2这类大型模型这件事上,大众普遍的认知可能就是堆GPU来进行大规模计算。但其实从去年开始,CPU便开始苦练内功,使端到端的通量足足提升到了原来的23.11倍。而现如今,CPU让这个数值greatagain——再次提升3.02倍!不论是像抗菌肽这种较短的氨基酸序列,还是像亨氏综合征蛋白这样超长的序列,都可以轻松hold住。而且所有的预测任务,在不考虑最高通量、仅仅是顺序执行,8个小时就能全部搞定。甚至国内已经有云服务提供商做了类似的优化方案:>相比于GPU,基于

卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本

        每次从github上安装项目对应的库,利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况,尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法,就不用每次百度啦!(注:其他库的离线安装也可以用同样的方法,只需要去相应的网站下载wheel即可)1.首先查看torch版本(指令最好在终端一行一行地输入)activatepytorch#进入环境pythonimporttorchprint(torch.__version__)#查看torch版本print(torch.cuda.is_available())#查看cuda能用吗如果版本

Java 经典面试解析:服务器卡顿、CPU飙升、接口负载剧增

01、线上服务器CPU飙升,如何定位到Java代码解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路,以CentOS为例,总结为4步。第1步,使用top命令找到占用CPU高的进程。第2步,使用ps–mp命令找到进程下占用CPU高的线程ID。第3步,使用printf命令将线程ID转换成十六进制数。第4步,使用jstack命令输出线程运行状态的日志信息。下面详细介绍每一步的操作。第1步,在使用top命令之后,可以看到一个列表,其中包含PID(进程ID)、USER(操作用户)、CPU占用率、内存占用率、TIME+(运行时间)、COMMAND(运行命令)等信息。一般默认按CPU占用率从

Error: Flash Download failed - Target DLL has been cancelled报错

Error:FlashDownloadfailed-TargetDLLhasbeencancelled问题描述在用cubemx生成的例程产生keil文件,并下载到STM32F103ZET6芯片中之后,发现只能用原cubemx生成的keil下载程序了,打开别的keil文件,想要下载程序就会提示:Notargetconnected,紧接着报错Error:FlashDownloadfailed-TargetDLLhasbeencancelled,打开debug查看ST-Link连接情况,如下图所示:而打开原cubemx生成的文件,显示正常连接,如图:百思不得其解解决方案查阅了许多资料,初步推测是芯片

solidworks打开大型装配体特别卡。跑不满内存、CPU、GPU。

solidworks打开大型装配体特别卡。跑不满内存、CPU、GPU。我的配置是11代i5低压U,16G内存,关闭OpenGL功能后,如斯顺滑。以下转自知乎。出现这种情况是由于电脑Inter显卡强制打开OpenGL功能,可以在注册表中修改参数以关闭。具体操作如下:1、鼠标放在桌面“开始”图标,点击右键。2、在弹出的菜单中,点击“运行”3、输入“regedit”。4、点击“确定”。5、在左侧找到“HKEY_CURRENT_USER\Software\SolidWorks\SolidWorks2012\Performance\Graphics\Hardware\Intel”路径。6、接着点击右侧的

Python报错:ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

Python报错:ValueError:Classificationmetricscan‘thandleamixofbinaryandcontinuoustargets原因分析:sklearn函数输入参数的数据类型不匹配导致,有可能是输入的y_true为[0,0,1,1,1]的int型数据,而y_predict是类似于[0.5,0.3,0.6,0.5,0.2]概率数据。可能使用了model.predict_proba()函数进行了预测。方法:需把概率数据转换为整型数据即可。方法一:在预测时使用:y_predict=model.predict_classes(x_test)#输出[0,1,1,1

javascript - 通过 event.target,我怎么知道它是复选框还是单选框?

在我的html中:由于某些逻辑原因命名属性相同在我的JS中我写下面的代码:$('input[type="checkbox"],input[type="radio"]').on("change",function(event){console.log(event.target.nodename);//onbothcasesitshow"INPUT"}});我怎么知道我点击了复选框或单选按钮? 最佳答案 .nodeName给出了使用的html标签,所以你必须使用.type来获取那里的节点类型。试试这个:console.log(event

javascript - 通过 event.target,我怎么知道它是复选框还是单选框?

在我的html中:由于某些逻辑原因命名属性相同在我的JS中我写下面的代码:$('input[type="checkbox"],input[type="radio"]').on("change",function(event){console.log(event.target.nodename);//onbothcasesitshow"INPUT"}});我怎么知道我点击了复选框或单选按钮? 最佳答案 .nodeName给出了使用的html标签,所以你必须使用.type来获取那里的节点类型。试试这个:console.log(event

自己动手写CPU(6)简单算术操作指令

指令说明MIPS32指令集架构定义的所有算术操作指令,共有三类,分别是:简单算术指令乘累加、乘累减指令除法指令本博客先记录简单算术操作指令简单算术操作指令一共有15条指令分别是:add、addi、addiu、addu、sub、subu、clo、clz、slt、slti、sltiu、sltu、mul、mult、multu1.add、addu、sub、subu、slt、sltu指令      (1)add指令--加法运算用法:addrd,rs,rt作用:rd将地址为rs的通用寄存器的值与地址为rt的通用寄存器的值进行加法运算,结果保存到地址为rd的通用寄存器中。当加法运算溢出,那么会产生溢出异常,