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全栈开发圈
深度学习pytorch算法
超详细的PyTorch深度学习入门书,100余个编程示例+6大热点案例,大咖带路,边学边实践。本书特点:1.专家编撰:由资深专家精心编撰,通俗易懂,娓娓道来2.范例丰富:100余个编程教学示例,帮你深入理解,边学习、边操练。3.实战应用:6大典型应用,原理与实操并重,快速掌握提升实战能力。4技术先进:视觉transformer模型详解,紧跟大模型核心技术。5易于上手:Pytorch详解并使用Pyt
- 【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点;
算法conv_er
YOLOv11目标检测改进YOLO目标跟踪人工智能目标检测深度学习transformer计算机视觉
YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址:YOLOv11目标检测改进专栏,包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper,毕业皆可使用。本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为CSWinTransformer,助力YOLOv11有效涨点,通过创新性地开发了十字形窗口自注意力机制。该机制通过将输入特征分割为等宽条纹,在水平与
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YOLOYOLO人工智能目标检测
一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
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OCR_API
接口ocr自动化运维
在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
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慧香一格
学习AIlinux服务器deepseek
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一、AI编程工具的现状AI编程工具的出现与迅猛发展是技术进步的必然结果。这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本,它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次,编程语言本身的严格语法和结构化特点,使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。再者,深度学习技术的突破,尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展,为AI编程提供了坚实的技术基础。最后,随着软件开发需求的不断增加,传统开发
- 用realsense d435i传感器在实际环境中跑ORB_SLAM3,顺带解决一部分编译问题
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是的ORB_SLAM3来了,时隔五年,它来带的惊喜到底是啥呢?一个完全依赖于最大后验估计(MAP)的单/双目惯导融合系统高回召的地点识别功能(High-recallplacerecognition)第一个完整的多地图系统(multi-map)一个抽象的相机模型表示论文地址论文细节今天不说,今天主要先拿到代码,并且用自己的传感器试试实际效果编译终端拉代码记得提前安装好OpenCV,Eigen,和Pa
- 【目标检测】多模态航空目标检测:A SIMPLE AERIAL DETECTION BASELINE OF MULTIMODAL LANGUAGE MODELS
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阅读并理解一篇论文:ASIMPLEAERIALDETECTIONBASELINEOFMULTIMODALLANGUAGEMODELS该文首次提出了一种将多模态语言模型应用于航空检测的简单基线方法,名为LMMRotate。贡献:具体而言,首先引入一种归一化方法,将检测输出转换为文本输出,以适配多模态语言模型框架。接着,提出一种评估方法,确保多模态语言模型与传统目标检测模型之间能够进行公平比较。通过微
- ROS教程(六):Rviz显示USB摄像头(详细图文)
Leslie___Cheung
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啥也不会的研究僧
SLAM算法安装与实践记录ubuntu计算机视觉人工智能自动驾驶
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、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3,所需的环境如下:Ubuntu18.04、ros版本:melodicOpencv4.5
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奥比中光的设备与Halcon的兼容性可以通过以下方式实现:数据接口的通用性奥比中光的相机(如AstroPro、大白等)支持通过UVC协议获取彩色图像,深度数据则通过OpenNI或ROS2接口传输105。若Halcon支持这些协议或标准接口(如ROS消息、OpenCV图像流),则可通过直接调用或二次开发实现连接。例如,通过Python或C#脚本将图像数据从相机传输至Halcon的处理流程中。SDK与
- 线性代数导引:张量与张量空间
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线性代数,张量,张量空间,深度学习,机器学习,人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域,深度学习和机器学习算法的蓬勃发展,使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发,深入探讨张量与张量空间的概念,并阐述其在深度学习和机器学习中的重
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- Ubuntu 安装 OpenCV (C++)
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版本详情:Ubuntu:22.04+5.15.0-133-genericgcc:11.4.0g++:11.4.0OpenCV:4.7.01.卸载OpenCV进入原先编译opencv的build目录,在该目录下打开终端,执行以下代码(如果build已经删除了,可以重新编译一遍该版本的opencv,然后在最后一步执行sudomakeuninstall)sudomakeuninstallcd..sudo
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本文重点前面我们学习了VGG,从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG,而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构,在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方,他就是Inception块,
- QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法(适用MinGW编译器)。
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一、环境介绍window系统:win10X64QT版本:5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本:mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下,可以查看MinGW编译器的版本:二、使用OpenCV出现的问题在QT框架代码里使用老版本的分类器(cvLoad、cvHaarDetectObjects)处理图像时,正常编译没有问题,当使用新版本级联分类器(CascadeClass
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图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率,总结一下便是给一张分辨率比较低的图片,进行超分辨率的处理后,生成比较清晰的高分辨率的图片,上图图片完美解释了超分辨率的过程,由于不同的算法不同,处理的结果也不相同,本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR:EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio
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herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 如何在Java中设计大规模稀疏数据处理架构
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如何在Java中设计大规模稀疏数据处理架构大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在大数据时代,稀疏数据在各个领域变得越来越常见,例如推荐系统、自然语言处理、图像处理等。稀疏数据通常包含大量零值或空值,直接使用传统的数据处理架构可能导致效率低下,内存和计算资源浪费。因此,设计一个高效的稀疏数据处理架构成为Java开发者面临的关键挑战。本文将探讨如何在Java中
- Open3D(C++) 可视化绘制平面模型
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c++平面开发语言编程
Open3D(C++)可视化绘制平面模型Open3D是一个现代化的3D图像处理引擎,它包含很多常用的3D操作,如点云分割、重构、配准等。其中,在可视化方面Open3D也提供了一系列方便易用的函数和接口。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Open3D绘制一个简单的平面模型并进行可视化展示。下面是完整的源代码:#include#includeintmain(){//创建平面顶点std::vectorve
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深度学习c#YOLO目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/T
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理