YoloV8改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度，打造高效的YoloV8

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
【一起学Rust | 设计模式】习惯语法——使用借用类型作为参数、格式化拼接字符串、构造函数广龙宇一起学Rust #Rust设计模式 rust 设计模式开发语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、使用借用类型作为参数二、格式化拼接字符串三、使用构造函数总结前言Rust不是传统的面向对象编程语言，它的所有特性，使其独一无二。因此，学习特定于Rust的设计模式是必要的。本系列文章为作者学习《Rust设计模式》的学习笔记以及自己的见解。因此，本系列文章的结构也与此书的结构相同（后续可能会调成结构），基本上分为三个部分
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
2019-08-08 65454
东莞家庭聚会出行旅游去哪里玩住？想起来有很久没有和家里人聚会啦，这次组织家人来到威廉古堡别墅轰趴，一大家子27个人，在别墅订了一天办，玩的非常的开心，小孩子玩游戏机，也很放心不会丢，我们就在唱歌、打麻将、打桌球一系列的活动，还准备小次等小孩生日在别墅举办，还可以给孩子做一个生日的策划
【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
MYSQL面试系列-04 king01299 面试 mysql 面试
MYSQL面试系列-0417.关于redolog和binlog的刷盘机制、redolog、undolog作用、GTID是做什么的？innodb_flush_log_at_trx_commit及sync_binlog参数意义双117.1innodb_flush_log_at_trx_commit该变量定义了InnoDB在每次事务提交时，如何处理未刷入（flush）的重做日志信息（redolog）。它
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
数据仓库——维度表一致性墨染丶eye 背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
Redis系列：Geo 类型赋能亿级地图位置计算 Ly768768 redis bootstrap 数据库
1前言我们在篇深刻理解高性能Redis的本质的时候就介绍过Redis的几种基本数据结构，它是基于不同业务场景而设计的：动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)跳跃表(REDIS_ENCODI
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
果然只有离职的时候，才有人敢说真话！ return2ok
今天公司出了神贴。今天中午吃饭，同事问我看了论坛上的神贴了吗？什么帖子？我问。同事显得很惊讶，你居然没看，现在那个帖子可能会成为年度最佳帖子。这么厉害？我等不及了，饭没吃完就快速的奔向办公室，打开公司论坛，我要一睹这个帖子的神奇。写这帖子的童鞋胆儿真肥。这哪里是一个帖子，这是很多个帖子，组成了一个系列。某人从公司文化、管理、人事、项目管理等多个方面分析了公司的概况，并抨击了公司的各种弊端，并提出了
红手套节马小媛为中国城市环卫者公益发声：今天我手红疏狂君
#红手套节#公益活动，线头公益以及同多方资源的共同努力我们邀请到了线头公益大使马小媛马小媛，1993年5月3日出生于江苏省南京市，中国内地新生代女演员。2015年马小媛参演网剧《余罪》，饰演警校校花安嘉璐的闺蜜。2016年马小媛主演系列电影《丽人保镖》中女一号林欢馨，正式出道。此后，马小媛陆续接演了电视剧《警花与警犬2》，在网剧《你美丽李美丽》中担任女主角李美丽。拂晓，当你还在睡梦中时，这座城跟你
BART&BERT Ambition_LAO 深度学习
BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即
2020-8-19晨间日记：看过的电影盐大虾
今天是周三起床：6点半就寝：11点天气：晴心情：正常纪念日：周三任务清单今日完成的任务，最重要的三件事：1.整理写过的文档2.电影《电灯泡》3.这就是街舞第三季第五期改进：早睡早起习惯养成：早睡早起，看书周目标·完成进度两篇文章学习·信息·阅读电影艺术发展史相关教材健康·饮食·锻炼吃了挺多零食，还喝了果粒橙，还是得少吃，多锻炼，不然会慢慢死掉的。人际·家人·朋友淡定交流，不放在心上。工作·思考专心
张芝华49天共修 - 草稿李娟AINI
祈禱、靜心、源代碼編程、觀想發願四根支柱，運用靈性能量的助力，讓夢想和渴望在最大向度中輕鬆實現。共修群指定书籍:1.能断金刚麦克格西2.新世界：灵性的觉醒埃克哈特·托尔3.爱是一切的答案芭芭拉迪安吉莉思4.完美的爱,不完美的关系约翰•威尔伍德5.爱的业力法则麦克格西6.漫画《金刚经》蔡志忠7.蔡志忠典藏国学漫画系列(套装共6册)作业:全部在共修群里完成，并请保存好自己的作业。l一周三次共修觉察作业
ARMv8 Debug __pop_ ARMv8 ARM64 架构 linux 运维
内容来自DEN0024A_v8_architecture_PG.pdf本质ARMv8Debug是什么历史在ARMv4开始被引入,并已发展成一系列广泛的调试(debug1)和跟踪(trace)功能ARMv6和ARMv7-a新增了自托管调试(debug2)和性能评测(trace-enhance)ARMv8处理器提供硬件功能侵入式:调试工具能够对核心活动提供显著级别的控制非侵入式:以非侵入性方式收集有关
Python入门之Lesson2:Python基础语法小熊同学哦 Python入门课程 python 开发语言算法数据结构青少年编程
目录前言一.介绍1.变量和数据类型2.常见运算符3.输入输出4.条件语句5.循环结构二.练习三.总结前言欢迎来到《Python入门》系列博客的第二课。在上一课中，我们了解了Python的安装及运行环境的配置。在这一课中，我们将深入学习Python的基础语法，这是编写Python代码的根基。通过本节内容的学习，你将掌握变量、数据类型、运算符、输入输出、条件语句等Python编程的基础知识。一.介绍1
【ARM Cortex-M 系列 2.3 -- Cortex-M7 Debug event 详细介绍】主公讲 ARM #ARM 系列 arm开发 debug event
请阅读【嵌入式开发学习必备专栏】文章目录Cortex-M7DebugeventDebugeventsCortex-M7Debugevent在ARMCortex-M7架构中，调试事件（DebugEvent）是由于调试原因而触发的事件。一个调试事件会导致以下几种情况之一发生：进入调试状态：如果启用了停滞调试（HaltingDebug），一个调试事件会使处理器在调试状态下停滞。通过将DHCSR.C_DE
【Python搞定车载自动化测试】——Python实现车载以太网DoIP刷写（含Python源码）疯狂的机器人 Python搞定车载自动化 python DoIP UDS ISO 14229 1SO 13400 Bootloader tcp/ip
系列文章目录【Python搞定车载自动化测试】系列文章目录汇总文章目录系列文章目录前言一、环境搭建1.软件环境2.硬件环境二、目录结构三、源码展示1.DoIP诊断基础函数方法2.DoIP诊断业务函数方法3.27服务安全解锁4.DoIP自动化刷写四、测试日志1.测试日志五、完整源码链接前言随着智能电动汽车行业的发展，汽车=智能终端+四个轮子，各家车企都推出了各自的OTA升级方案，本章节主要介绍如何使
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLO python
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
为什么学生不喜欢上学虾虾说
图片发自App《为什么学生不喜欢上学》作者是丹尼尔·威林厄姆。本书从认知心理学角度，结合大量实证案例，阐释了大脑工作的基本原理，回答了关于学习过程的一系列问题。为什么学生不喜欢上学？——大脑工作的基本原理思考是缓慢的、费力的、不可靠的。思考有三个要素，环境、工作记忆和长期记忆。环境是信息来源；长期记忆是知识、经验的巨型仓库，随时可以调取；工作记忆是中央处理器，是加工信息素材的中央厨房，也是思考过程
人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt 人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解 yolo onnx ncnn 安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
2023-4-6晨间日记百里清风柏年醉
今天是什么日子起床：7:00就寝：10:30天气：阳光明媚心情：沉闷，忧心忡忡纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：看咨询工程师的书锻炼身体记75个单词改进：自己做饭习惯养成：看纸质书籍不刷抖音每天日更周目标·完成进度学习·信息·阅读健康·饮食·锻炼人际·家人·朋友保持与朋友交流，多认识、结交新的朋友工作·思考怎么做好向上管理该学习什么新的技能怎么与同事更好相处，更好地开展工作最美好的
6.0 践行打卡 D47 星月格格
去努力改变1.运动步行13000+8分钟腿部拉伸2.阅读《墨菲定律》第三章第三节:霍桑效应～适度发泄，才能轻装上阵“霍桑效应”这一概念，源自于1924年一个1933年间以哈佛大学心理专家乔治·埃尔顿·梅奥教授为首进行的一系列工厂工人的谈话实验研究。“霍桑效应”告诉我们，在工作，生活中总会产生数不清的情绪反应，其中很大一部分是负面的负面情绪的积累会影响人的精神和心情，不仅仅会影响个人健康，还会破坏人
python爬取微信小程序数据,python爬取小程序数据 2301_81900439 前端
大家好，小编来为大家解答以下问题，python爬取微信小程序数据，python爬取小程序数据，现在让我们一起来看看吧！Python爬虫系列之微信小程序实战基于Scrapy爬虫框架实现对微信小程序数据的爬取首先，你得需要安装抓包工具，这里推荐使用Charles，至于怎么使用后期有时间我会出一个事例最重要的步骤之一就是分析接口，理清楚每一个接口功能，然后连接起来形成接口串思路,再通过Spider的回调
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sql mysql
1、选取最适用的字段属性　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件 main
原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID , S.session_id AS BlockingSessionID , Q1.text AS Block
Intent 常用的用法备忘 7454103 .net android Google Blog F#
Intent 应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统会自动寻找最符合你指定要求的应用程序，并执行该程序。下面列出几种Intent 的用法显示网页:
Spring定时器时间配置 adminjun spring 时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。代码： #include <iostream> #include <cstdio>
重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java 重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。 UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT 每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
素数与音乐 bookjovi 素数数学 haskell
由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。简单的说，IdentityHashMap和HashM
读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/ 新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
更新多个字段的UPDATE语句 update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hive not in in
本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
这是人类算24点的方法？！！！事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yii framework
在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。 <?php
对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
概述 “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。 “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
Reverse Linked List II hcx2013 list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
1. 环境描述两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql 脚本
　　主脚本（用于备份mysql数据库）：　　该Shell脚本可以自动备份数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
官网官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍 RPC POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>

YoloV8改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度，打造高效的YoloV8

文章目录

你可能感兴趣的:(Yolo系列轻量化改进,YOLO,transformer,深度学习)