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WSL2部署训练YOLOv11之环境配置（2025年4月19日）鱼圆食不食 YOLO
一、前言今天尝试在WSL2环境中部署训练YOLOv11，顺便把环境配置好。二、安装CUDA由于WSL2中并不能直接使用宿主机的显卡，所以需要安装CUDAonWSL以安装NVIDIA驱动到WSL中。注意必须是WSL2，WSL2对GPU的支持使这些应用程序能够受益于GPU加速计算，WSL1不支持。打开cmd或pwsh更新一下WSL内核：wsl.exe--update确保宿主机已安装最新的NVIDIAG
AI 驱动自动化运维平台架构与实现大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 算法机器学习人工智能决策树大数据
摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架（原创创新算法）
YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展，目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而，现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中，获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题，本项目基于最新发布的YOLOv13架构，结合EfficientTeacher半监督学习框架，
USB串口通信、握手协议、深度学习等技术要点深度学习教程, 深度学习人工智能网络协议
基于OpenMV的智能车牌识别系统：从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术，实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计，将计算密集型任务与嵌入式控制分离：┌─────────────┐USB串口通信┌────────
爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头）
1，本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络（AFPN）来优化yolov8的检测头，AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略，将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
语音识别开源项目推荐：GitHub热门仓库盘点 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战语音识别开源 github ai
2024年必看！GitHub热门语音识别开源项目全解析：从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）技术正在改变我们与机器
Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践威哥说编程人工智能学习资料库 python golang c#
在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
yolov8涨点系列之C2f模块改进主分支没脾气的小玩家 YOLO 目标检测
文章目录C2F模块介绍定义与基本原理应用场景C2f模块修改步骤(1)C2f_up模块编辑(2)在__init_.py+block.py中声明（3）在task.py中声明yolov8引入C2f_up模块yolov8.yamlyolov8.yaml引入C2f_up模块C2f改进对YOLOv8检测具有多方面的好处C2F模块介绍定义与基本原理 C2F（Coarse-to-Fine）模块通常是一
yolov8涨点系列之替换幽灵卷积GhostConv 没脾气的小玩家 yolov8涨点系列 YOLO 目标检测
文章目录核心思想主要步骤优势yolov8.yaml文件增加CBAMyolov8.yamlyolov8.yaml将Conv卷积替换成GhostConv 幽灵卷积（GhostConv）是一种新颖的卷积操作方法，旨在解决传统卷积神经网络中参数量和计算量过大的问题，尤其适用于资源受限的设备。以下是对幽灵卷积的详细介绍：核心思想常规的卷积操作会产生大量的特征图，其中存在一定的冗余信息。幽灵卷积的核心思
YOLO目标检测模型优化技术全景解析
YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法，YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度，系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化：突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题，主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
YOLO 目标检测的改进方法
YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手，以下是一些常见的改进方法方向及参考文献：模型架构改进骨干网络替换：使用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络。轻量级网络如MobileNetV3、ShuffleNetV2等适合移动端部署，可提高推理速度；高性能网络如ConvNeXt、SwinTransformer等能提取更丰富的语义特征，提升检测精度。还可添加CBAM、SE
Epoch 老兵发新帖人工智能
在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：百种病虫害识别分类，训练集45095张，验证集7508张，测试集22619张具体类别为以下：insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
植物病害识别：YOLO甘蔗叶片病害识别分类数据集
YOLO甘蔗叶片病害识别数据集,包含尾孢菌叶斑病，眼斑病，健康，红腐病，锈病，黄叶病6个常见病类别，3300多张图像，yolo标注完整，全部原始图像，应用数据增强。适用于CV项目，毕设，科研，实验等需要此数据集或其他任何数据集请私信
车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径百态老人大数据人工智能
第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本，为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展，极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统，从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？优秘智能UMI 数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯人工智能安全数据要素大数据
近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
商汤科技视觉算法面试30问全景精解
商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
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旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
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以下为YOLOv11轻量化方案的技术方案包，包含代码实现、对比图表和图文说明：一、核心轻量化方案模型结构优化（代码示例）importtorchimporttorch.nnasnnclassEfficientConv(nn.Module):"""轻量化卷积模块"""def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1):su
精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节：triton 的应用简介
项目使用到MLIR，通过了解triton对MLIR的使用，体会到MLIR在较大项目中的使用方式，汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器，旨在简化GPU高性能计算（HPC）的开发，特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码，又不必过度关注底层硬件细节。这样，通过简化高性能计算，可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享! 呼酱小宝箱
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DeepSeek部署指南：从入门到精通 wujj_whut 热门应用 c++DeepSeek 嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
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深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析码字的字节机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
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Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
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android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
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这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
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以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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面试111 文强chu 面试
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XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
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项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
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getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
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经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
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Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
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HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
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