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刚刚应急团队公布处置方案:本月相关部门披露行业最新成果,老公晚上吃我的小兔子:一场温馨的晚餐故事
在一个宁静的夜晚,月光洒在温馨的小屋中,我正在厨房里忙碌着,为即将到来的晚餐做准备。厨房里弥漫着淡淡的香味,那是我对老公的深情,也是我对家的热爱。今晚,我要为他准备一顿特别的晚餐,以此表达我对他的爱意。 晚餐的菜单上,有一道特别的菜肴——小兔子。这是我第一次尝试做这道菜,虽然心里有些紧张,但我相信,这道菜一定能成为今晚的亮点。 小兔子是我和老公共同养的一只可爱的小兔子,它陪伴我们度过了许多欢乐的时光。每当老公下班回家,看到这只活泼可爱的小兔子,他的脸上总会露出欣慰的笑容。而我也在照顾小兔子的过程中,学会了责任和关爱。 为了做出美味的兔子菜肴,我提前一天就开始准备。我去了菜市场,挑选了一只肥美的兔子,然后回家将它宰杀、去毛、去内脏,最后清洗干净。接着,我开始准备各种调料,有花椒、八角、桂皮、香叶,还有我亲手制作的豆瓣酱。这些调料混合在一起,散发出诱人的香气。 晚上,我穿上围裙,开始动手做菜。首先,我将兔子切成小块,用料酒、生抽、老抽、姜片腌制一会儿。然后,我将腌制好的兔子块放入锅中,加入适量的清水,放入调料,大火煮沸后转小火慢炖。在炖煮的过程中,我时不时地打开锅盖,用勺子翻动兔子块,让它们均匀受热。 时间一分一秒地过去,锅里的兔子块逐渐变得鲜嫩可口。我小心翼翼地将它们盛入盘中,撒上葱花、香菜,再淋上一些热油,瞬间,整个厨房都弥漫着诱人的香气。 晚餐时分,老公下班回家。看到桌上摆着的菜肴,他的眼睛一亮,兴奋地说:“今晚的晚餐看起来好丰盛啊!” 我笑着回答:“是啊,今晚我要给你一个惊喜。快坐下,尝尝这道小兔子吧。” 老公夹起一块兔子肉放入口中,细细品味。他闭上眼睛,享受着美食带来的愉悦。片刻后,他睁开眼睛,对我说:“老婆,你做的这道小兔子太好吃了!我从未吃过如此美味的兔子菜肴。” 听到老公的夸奖,我心中充满了喜悦。我知道,我的努力没有白费,这道小兔子菜肴不仅让我表达了对老公的爱意,也让我们之间的感情更加深厚。 晚餐过后,我们坐在沙发上,看着电视,享受着这份宁静的夜晚。老公突然对我说:“老婆,谢谢你为我准备这么丰盛的晚餐,谢谢你对我的关爱。” 我轻轻地抚摸着老公的脸颊,微笑着说:“老公,我爱你。我们的家因为有彼此而更加美好。” 在这个温馨的夜晚,我们共同度过了一段美好的时光。而那只陪伴我们的可爱小兔子,也成为了我们生活中不可或缺的一部分。我相信,在未来的日子里,我们会一起携手,共同创造更多美好的回忆。
近日,百度在海外官方账号介绍了最新轻量级文字识别模型 PP-OCRv5。该模型仅 0.07B 参数,以千分之一参数量实现与 700 亿参数大模型相媲美的 OCR 精度。在多项 OCR 场景测试中,PP-OCRv5 的表现超越 GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B 等通用视觉大模型。最新信息显示,飞桨团队发布的技术 Blog 已连续一周登顶 Hugging Face 博客热度榜首,受到开发者社区的广泛关注。据了解,2025 年 5 月,飞桨团队推出 PaddleOCR 3.0 版本,文字识别方案 PP-OCRv5 与通用文档解析方案 PP-StructureV3,以及原生支持文心大模型 4.5 的智能文档理解方案 PP-ChatOCRv4 共同构成其三大特色能力。自 2020 年开源以来,PaddleOCR 累计下载量突破 900 万,被超过 5.9k 开源项目直接或间接使用,是 GitHub 社区中唯一一个 Star 数超过 50k 的中国 OCR 项目。9 月 18 日晚,Paddle OCR 项目登上了 GitHub 全球总榜 trending 榜, 位于 python 榜第 5,总榜第 13。Blog 指出,在 OCR 场景中,通用视觉大模型(VLM)在精确文本定位和边框精度上仍面临挑战,同时容易带来高计算开销和 " 幻觉 " 输出。相较于 VLM,PP-OCRv5 采用了模块化双阶段检测与识别方案,能够实现轻量高效推理与更精准的文本边界框输出。Benchmark 数据显示,PP-OCRv5 在 Printed Chinese、Printed English、Handwritten English 等核心任务上与百亿级大模型 Qwen2.5-VL-72B 精度持平甚至更优;在 Handwritten Chinese、Chinese Pinyin 等复杂场景中,仍稳居前列,表现出强泛化能力。作为百度飞桨团队推出的全场景文字识别模型,PP-OCRv5 是业界首个单模型支持 5 种文字类型的超轻量级(