把 PaddleOCR-VL 真正跑在生产环境中
通过 PaddleOCR CLI 安装 vLLM 推理加速框架: 把 PaddleOCR-VL 真正跑在生产环境中 在上一篇《使用 Docker 一键部署 PaddleOCR-VL：新手保姆级教程》发布后，我收到了工程师 Dario 的一条反馈，其中有一句话非常"工程师视角"： > "fits pe...
新手保姆级教程 - 从零开始在 Ubuntu 上部署 PaddleOCR-VL
使用 Docker 一键部署 PaddleOCR-VL: 新手保姆级教程 > 适合人群：刚接触 PaddleOCR-VL + Docker部署的同学 > 目标：从一台刚装好的 Ubuntu 24.04 开始，完成 Docker 环境准备 → 拉起 PaddleOCR-VL 服务 → 本机用 HTTP...
海光工控机 3G-3350 开箱初体验
海光工控机 3G-3350 初体验：国产"芯"力量，工业场景的新选择 最近项目升级，我们团队在推进国产化替代的过程中，选用了海光工控机 3g-3g-3350作为新一批产线监控系统的上位机。这是我第一次接触海光平台的工控设备，经过一周的开箱、部署和初步运行，想和大家分享一下我的真实初体验。
海光 3350 工控主板 CPU 性能评测
海光 C86-3G-3G-3350 工控主板CPU性能实测：Windows系统下的国产算力表现 随着国家信创战略的深入推进，国产工业控制设备在关键行业的渗透率持续提升。
使用PaddleOCR和ERNIE 4.5实现小语种OCR自动标注
小语种OCR标注效率提升10+倍：PaddleOCR+ERNIE 4.5自动标注实战解析
PP-ChatOCRv4 开源关键信息提取方案详解
详解开源关键信息提取方案PP-ChatOCRv4的设计与实现
ERNIE 4.5 + PaddleOCR 3.0 文档翻译实战
用 ERNIE 4.5 与 PaddleOCR 3.0 实现文档翻译实践指南
使用DeepSeek+图表画廊三步搞定专业图表
用deepseek+图表画廊，三步搞定专业图表 还在为制作数据图表加班到深夜？不会点AI工具，职场人真的越来越辛苦！今天教你一个神级组合：DeepSeek代码助手 + 图表画廊，三步就能把枯燥数据变成专业图表，效率高到飞起！
算力魔方4060 自动化小红书运营
如何用算力魔方4060每天自动发布小红书图文笔记 在自媒体时代，如何借助AI工具，高效自动化的运营小红书账号呢？本文将详细介绍用算力魔方4060每天自动发布小红书图文笔记。
FastMCP 快速开发 MCP Server 教程
如何用FastMCP快速开发自己的MCP Server？ 很多读者反馈：通过《用MCP将百度地图能力轻松接入DeepSeek》和《如何用DeepSeek+MCP实现AutoGLM沉思的能力？》的实战，真真切切的感受到了基于AI大模型和 MCP可以非常方便的构建自己的AI智能体工作流。
在 Cherry Studio 中部署个人 MCP 助手
如何在Chery Studio部署个人的MCP助手 一、概述 在Chery Studio中部署个人的MCP助手可以帮助您高效地管理和自动化任务。本文将详细介绍从软件下载到最终配置的完整流程，确保您能够顺利完成部署并投入使用。
Ubuntu 安装 NVIDIA 显卡驱动指南
前言 对于使用NVIDIA显卡的Ubuntu用户来说，正确安装显卡驱动是获得最佳图形性能的关键。与Windows系统不同，Linux系统通常不会自动安装专有显卡驱动。本文将详细介绍在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动的多种方法，帮助用户根据自身情况选择最适合的安装方式。
基于算力魔方的智能文档信息提取方案
基于算力魔方的智能文档信息提取方案 一、引言 在大数据时代，文档数据量急剧增加，传统的手工方式已无法满足快速获取有效信息的需求。深度学习技术，尤其是计算机视觉领域的光学字符识别（OCR）技术的进步，使得自动化和智能化的文档信息提取成为现实。
PP-OCRv5 + OpenVINO 智能文档识别方案
基于算力魔方与PP-OCRv5的OpenVINO智能文档识别方案 随着人工智能技术的快速发展，光学字符识别（OCR）技术已从传统的模式识别方法演进到基于深度学习的端到端解决方案。
Browser Use WebUI 网页数据智能抓取与分析
如何用Brower Use WebUI实现网页数据智能抓取与分析？ Browser-use是一款能让AI智能体像人类一样操作网页的创新工具，与传统网络爬虫技术相比，Browser-use能模拟人浏览并操作网页，在采集网站数据时，不会被网站反爬机制识别和封禁，能稳定有效地获取数据和执行任务。
MCP - AI 与应用程序连接的开放标准
扩展AI大模型的方式有两种，第一种是通过训练增强AI大模型自身的能力；第二种是让AI大模型与其它现有的应用程序(例如：数据库、浏览器、Gmail等)相互协作。
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