会AI的学姐

YOLOv8改进：手把手入门系列篇 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点 | EMA注意力作为案例展开

问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象

本文解决对策：拿EMA注意力作为案例进行展开，将创新点放入不同网络位置，总有一种能够高效涨点

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；

1.EMA注意力介绍

论文：https://arxiv.org/abs/2305.13563v1

录用：ICASSP2023

通过通道降维来建模跨通道关系可能会给提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新的高效的多尺度注意力(EMA)模块。以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。

本文提出了一种新的跨空间学习方法，并设计了一个多尺度并行子网络来建立短和长依赖关系。
1)我们考虑一种通用方法，将部分通道维度重塑为批量维度，以避免通过通用卷积进行某种形式的降维。
2)除了在不进行通道降维的情况下在每个并行子网络中构建局部的跨通道交互外，我们还通过跨空间学习方法融合两个并行子网络的输出特征图。
3)与CBAM、NAM[16]、SA、ECA和CA相比，EMA不仅取得了更好的结果，而且在所需参数方面效率更高。

CA块首先可以被视为与SE注意力模块类似的方法，其中利用全局平均池化操作对跨通道信息进行建模。通常，可以通过使用全局平均池化来生成信道统计信息，其中全局空间位置信息被压缩到信道描述符中。与SE微妙不同的是，CA将空间位置信息嵌入通道注意图以增强特征聚合。

并行子结构帮助网络避免更多的顺序处理和大深度。给定上述并行处理策略，我们在EMA模块中采用它。EMA的整体结构如图3 (b)所示。在本节中，我们将讨论EMA如何在卷积操作中不进行通道降维的情况下学习有效的通道描述，并为高级特征图产生更好的像素级注意力。具体来说，我们只从CA模块中挑选出1x1卷积的共享组件，在我们的EMA中将其命名为1x1分支。为了聚合多尺度空间结构信息，将3x3内核与1x1分支并行放置以实现快速响应，我们将其命名为3x3分支。考虑到特征分组和多尺度结构，有效地建立短期和长程依赖有利于获得更好的性能。

1.1 代码详见：

YOLOv8改进：注意力系列篇 | 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023_会AI的学姐的博客-CSDN博客

2.不同网络结构分析

2.1 原始YOLOv8网络

2.1 yolov8_EMA_attention1.yaml

将EMA和neck里的连接Detect的3个C2f结合

# Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)
  - [-1, 1, EMA_attention, [256]]  # 16 (P5/32-large)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 19 (P4/16-medium)
  - [-1, 1, EMA_attention, [512]]  # 20 (P5/32-large)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 23 (P5/32-large)
  - [-1, 1, EMA_attention, [1024]]  # 24 (P5/32-large)

  - [[16, 20, 24], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

2.2 yolov8_EMA_attention2.yaml

将EMA和neck里的C2f结合

# Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12
  - [-1, 1, EMA_attention, [512]]  # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 16 (P3/8-small)
  - [-1, 1, EMA_attention, [256]]  # 17 (P5/32-large)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 20 (P4/16-medium)
  - [-1, 1, EMA_attention, [512]]  # 21 (P5/32-large)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 24 (P5/32-large)
  - [-1, 1, EMA_attention, [1024]]  # 25 (P5/32-large)

  - [[17, 21, 25], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

2.3 yolov8_EMA_attention3.yaml

将EMA放在backbone SPPF后面

# Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9
  - [-1, 1, EMA_attention, [1024]]  # 10

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 13

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 16 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 19 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 22 (P5/32-large)

  - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

2.4 yolov8_EMA_attention4.yaml

将EMA放在backbone的C2f后面

# Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [128]]  # 3
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 4-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [256]]  # 6
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 7-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [512]]  # 9
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 10-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [1024]]  # 12
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 13

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 16

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 5], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 19 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 16], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 22 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 25 (P5/32-large)

  - [[19, 22, 25], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

2.5 yolov8_EMA_attention5.yaml

将EMA放在backbone的P3、P4、P5 C2f后面

# Ultralytics YOLO , GPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 1  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [256]]  # 5
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 6-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [512]]  # 8
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 9-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, EMA_attention, [1024]]  # 11
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 12

# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 8], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 15

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 18 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 15], 1, Concat, [1]]  # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 21 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 24 (P5/32-large)

  - [[18, 21, 24], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

3.数据集验证

下一步工作，将在不同数据集下验证可行性。

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我们在使用ArcGIS时通常经常用到栅格计算器，今天主要给大家介绍我日常中经常用到的几个公式，供大家参考学习。将特定值（-9999）赋值为0，例如-9999.Con("raster"==-9999,0,"raster")2.给空值赋予特定的值（如0）Con(IsNull("raster"),0,"raster")3.将特定的栅格值(如1)赋值为空值，其他保留原值SetNull("raster"==
【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
回溯 Leetcode 332 重新安排行程 mmaerd Leetcode刷题学习记录 leetcode 算法职场和发展
重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
Python数据分析与可视化实战指南 William数据分析 python python 数据
在数据驱动的时代，Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区，成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例，带领大家学习如何使用Python进行数据分析，并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前，我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
python os.environ 江湖偌大 python 深度学习
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='0'#默认值，输出所有信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='1'#屏蔽通知信息（INFO）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#屏蔽通知信息和警告信息（INFO\WARNING）os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='
Python中os.environ基本介绍及使用方法鹤冲天Pro #Python python 服务器开发语言
文章目录python中os.environos.environ简介os.environ进行环境变量的增删改查python中os.environ的使用详解1.简介2.key字段详解2.1常见key字段3.os.environ.get()用法4.环境变量的增删改查和判断是否存在4.1新增环境变量4.2更新环境变量4.3获取环境变量4.4删除环境变量4.5判断环境变量是否存在python中os.envi
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构我的运维人生云原生架构腾讯云运维开发技术共享
腾讯云技术深度探索：构建高效云原生微服务架构在当今快速发展的技术环境中，云原生技术已成为企业数字化转型的关键驱动力。腾讯云作为行业领先的云服务提供商，不断推出创新的产品和技术，助力企业构建高效、可扩展的云原生微服务架构。本文将深入探讨腾讯云在微服务领域的最新进展，并通过一个实际案例展示如何在腾讯云平台上构建云原生应用。腾讯云微服务架构概览腾讯云微服务架构基于云原生理念，旨在帮助企业快速实现应用的容
Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验我的运维人生信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏：打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代，如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来，成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts，作为一款基于Python的开源数据可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力，成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏，并通过实际代码案例
2019-12-22-22:30 涓涓1016
今天是冬至，写下我的日更，是因为这两天的学习真的是能量的满满，让我看到了自己，未来另外一种可能性，也让我看到了这两年这几年的过程中我所接受那些痛苦的来源。一切的根源和痛苦都来自于人生，家庭，而你的原生家庭，你的爸爸和妈妈，是因为你这个灵魂在那一刻选择他们作为你的爸爸和妈妈来的，所以你得接受他，你得接纳他，他就是因为他的存在而给你的学习和成长带来这些痛苦，那其实是你必然要经历的这个过程，当你去接纳的
第四天旅游线路预览——从换乘中心到喀纳斯湖陟彼高冈yu 基于Google earth studio 的旅游规划和预览旅游
第四天：从贾登峪到喀纳斯风景区入口，晚上住宿贾登峪；换乘中心有4路车，喀纳斯①号车，去喀纳斯湖，路程时长约5分钟；将上面的的行程安排进行动态展示，具体步骤见”Googleearthstudio进行动态轨迹显示制作过程“、“Googleearthstudio入门教程”和“Googleearthstudio进阶教程“相关内容，得到行程如下所示：Day4-2-480p
Python教程：一文了解使用Python处理XPath 旦莫 Python进阶 python 开发语言
目录1.环境准备1.1安装lxml1.2验证安装2.XPath基础2.1什么是XPath？2.2XPath语法2.3示例XML文档3.使用lxml解析XML3.1解析XML文档3.2查看解析结果4.XPath查询4.1基本路径查询4.2使用属性查询4.3查询多个节点5.XPath的高级用法5.1使用逻辑运算符5.2使用函数6.实战案例6.1从网页抓取数据6.1.1安装Requests库6.1.2代
python os.environ_python os.environ 读取和设置环境变量 weixin_39605414 python os.environ
>>>importos>>>os.environ.keys()['LC_NUMERIC','GOPATH','GOROOT','GOBIN','LESSOPEN','SSH_CLIENT','LOGNAME','USER','HOME','LC_PAPER','PATH','DISPLAY','LANG','TERM','SHELL','J2REDIR','LC_MONETARY','QT_QPA
linux中sdl的使用教程,sdl使用入门 Melissa Corvinus linux中sdl的使用教程
本文通过一个简单示例讲解SDL的基本使用流程。示例中展示一个窗口，窗口里面有个随机颜色快随机移动。当我们鼠标点击关闭按钮时间窗口关闭。基本步骤如下：1.初始化SDL并创建一个窗口。SDL_Init()初始化SDL_CreateWindow()创建窗口2.纹理渲染存储RGB和存储纹理的区别：比如一个从左到右由红色渐变到蓝色的矩形，用存储RGB的话就需要把矩形中每个点的具体颜色值存储下来；而纹理只是一
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
PHP环境搭建详细教程好看资源平台前端 php
PHP是一个流行的服务器端脚本语言，广泛用于Web开发。为了使PHP能够在本地或服务器上运行，我们需要搭建一个合适的PHP环境。本教程将结合最新资料，介绍在不同操作系统上搭建PHP开发环境的多种方法，包括Windows、macOS和Linux系统的安装步骤，以及本地和Docker环境的配置。1.PHP环境搭建概述PHP环境的搭建主要分为以下几类：集成开发环境：例如XAMPP、WAMP、MAMP，这
使用 FinalShell 进行远程连接（ssh 远程连接 Linux 服务器）编程经验分享开发工具服务器 ssh linux
目录前言基本使用教程新建远程连接连接主机自定义命令路由追踪前言后端开发，必然需要和服务器打交道，部署应用，排查问题，查看运行日志等等。一般服务器都是集中部署在机房中，也有一些直接是云服务器，总而言之，程序员不可能直接和服务器直接操作，一般都是通过ssh连接来登录服务器。刚接触远程连接时，使用的是XSHELL来远程连接服务器，连接上就能够操作远程服务器了，但是仅用XSHELL并没有上传下载文件的功能
四章-32-点要素的聚合彩云飘过
本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html，对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
python是什么意思中文-在python中%是什么意思编程大乐趣
Python中%有两种：1、数值运算：%代表取模，返回除法的余数。如：>>>7%212、%操作符（字符串格式化，stringformatting），说明如下：%[(name)][flags][width].[precision]typecode(name)为命名flags可以有+，-，''或0。+表示右对齐。-表示左对齐。''为一个空格，表示在正数的左侧填充一个空格，从而与负数对齐。0表示使用0填
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
GitHub上克隆项目 bigbig猩猩 github
从GitHub上克隆项目是一个简单且直接的过程，它允许你将远程仓库中的项目复制到你的本地计算机上，以便进行进一步的开发、测试或学习。以下是一个详细的步骤指南，帮助你从GitHub上克隆项目。一、准备工作1.安装Git在克隆GitHub项目之前，你需要在你的计算机上安装Git工具。Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于跟踪和管理代码变更。你可以从Git的官方网站（https://git-scm.
HTML网页设计制作大作业（div+css）云南我的家乡旅游景点带文字滚动二挡起步 web前端期末大作业 web设计网页规划与设计 html css javascript dreamweaver 前端
Web前端开发技术描述网页设计题材，DIV+CSS布局制作,HTML+CSS网页设计期末课程大作业游景点介绍|旅游风景区|家乡介绍|等网站的设计与制作HTML期末大学生网页设计作业HTML：结构CSS：样式在操作方面上运用了html5和css3，采用了div+css结构、表单、超链接、浮动、绝对定位、相对定位、字体样式、引用视频等基础知识JavaScript：做与用户的交互行为文章目录前端学习路线
继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 java thread JFrame JPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 package thread; import java.awt.Graphics; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util
linux 常用命令 BlueSkator linux 命令
1.grep 相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。但之前总是习惯于使用（grep -n 关键字文件名）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用（sed -n '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。但其实还有更简便的办法，就是用（grep -B n、-A n、-C n 关键
php heredoc原文档和nowdoc语法 dcj3sjt126com PHP heredoc nowdoc
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body> <?
overflow的属性周华华 JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
《我所了解的Java》——总体目录 g21121 java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。 &n
[简单]docx4j常用方法小结 53873039oycg docx
本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下: import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import ja
Spring配置学习云端月影 spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&q
Java新手入门的30个基本概念三 aijuans java 新手 java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　
《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记 antonyup_2006 软件测试敏捷开发项目管理 IBM 活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块百合不是茶 PL/SQL的过程编程异常 PL/SQL块声明变量
PL/SQL; 过程; 符号; 变量; PL/SQL块; 输出; 异常; PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
Mockito(三)--完整功能介绍 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。一.使用mockito验证行为 //首先要import Mockito import static org.mockito.Mockito.*; //mo
精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用复合数据类型 */ --PL/SQL记录 --定义PL/SQL记录 --自定义PL/SQL记录 DECLARE TYPE emp_record_type IS RECORD( name emp.ename%TYPE, salary emp.sal%TYPE, dno emp.deptno%TYPE ); emp_
【Linux常用命令一】grep命令 bit1129 Linux常用命令
grep命令格式 grep [option] pattern [file-list] grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。 pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
mybatis3入门学习笔记白糖_ sql ibatis qq jdbc 配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
Linux 命令神器：lsof 入门 ronin47 lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。有趣的是，lsof也是有着最多
java实现两个大数相加，可能存在溢出。 bylijinnan java实现
import java.math.BigInteger; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class BigIntegerAddition { /** * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。 * 如123456789 + 987654321
Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法 Kai_Ge Kettle
Kettle学习资料分享 Kettle 3.2 使用说明书目录概述..........................................................................................................................................7 1.Kettle 资源库管
[货币与金融]钢之炼金术士 comsci 金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展...... 炼金术这个古老
Toast原来也可以多样化 dai_lm android toast
Style 1：默认 Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT); def.show(); Style 2：顶部显示 Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT); t
java数据计算的几种解决方法3 datamachine java hadoop ibatis r-langue r
4、iBatis 简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
向网页中插入透明Flash的方法和技巧 dcj3sjt126com html Web Flash
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ios UICollectionView的使用 dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 1.UIViewController实现委托，代码如
Eos平台java公共逻辑蕃薯耀 Eos平台java公共逻辑 Eos平台 java公共逻辑
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挥洒泪水的青春 lampcy 编程生活程序员
2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
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对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
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如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： <div id="content"> <div id=&quo
用Rapael做图表 tntxia rap
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HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5 bootstrap
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