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YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现） @M_J_Y@ 目标检测 YOLO 计算机视觉目标检测 python
YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）各位读者麻烦给个star或者fork，求求了。YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练6.测试7.打印模型信息8.o
stlink is not in the dfu mode，please restart it litvm bug解决经验分享
问题：Keil中使用stlink烧录代码时，提示需要更新驱动，点击更新后，提示：“STLINKisnotintheDFUmodeplesserestartit”，重新拔插之后，还是同样的问题解决方法：stlink已经连接了STM32F103（VCC，GND，SWCLK，SWDIO四个引脚），在连接状态下，插入电脑进行更新是不行的，也就是所谓的notinthedfumode。只需要把stlink与S
【如何打包docker大镜像】青柚~ docker 容器运维
项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习 deepseek 机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
计算机视觉总结 Trank-Lw 计算机视觉深度学习人工智能
以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强，以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
YOLOV11|YOLO12改进系列指南魔鬼面具 YOLO
基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11系列二次创新系列ultralytics/cfg/models/11/yolo11-RevCol.yaml使用(ICLR2023)ReversibleColumnNetworks对yolo11主
pip设置国内源 pip设置国内镜像程序员leon Linux系列 pip python
以下是配置pip国内镜像源的完整方法及注意事项，综合主流配置方案和常见问题解决方案：一、临时使用国内源（单次有效）安装时通过-i参数指定镜像源：pipinstall包名-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cn-推荐源地址*：清华大学：https://pypi.tuna.tsin
介于YOLOv5的裂缝识别系统程序员～小强 YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
OCR提取+识别方案 ocr
1.内容提取通过YOLO提取需要识别的区域1.1安装ultralytics创建虚拟环境(可选)#创建虚拟环境python-mvenv.venv#激活虚拟环境###激活虚拟环境将更改shell的提示以显示您正在使用的虚拟环境，并修改环境，以便运行时python可以获得特定版本和安装的Python。例如：source.venv/bin/activate#显示虚拟环境中安装的所有软件包：python-m
Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案柯茵沙
Python最佳实践项目Cookiecutter常见问题解决方案python-best-practices-cookiecutterPythonbestpracticesprojectcookiecutter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-best-practices-cookiecutter项目基础介绍本项目是一个Python最佳实践的
openwrt路由器禁止某台设备上网操作失败问题解决无级程序员智能路由 openwrt rax3000m 智能路由
家有一台移动RAX3000M，改造成了多功能服务器，同时，还能限制小孩上网，但时间长了就发现移除可添加限制上网设备时无法操作。到处搜索也没找到它是怎么限制的，于是用mac地址在/etc目录下搜索，搜索命令：grep-r"62:19"/etc上面的“62:19”是被限制了上网的一个设备mac地址中的一部分。终于发现了是配置在/etc/config/security里面，内容如下：configfire
Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法无级程序员 linux 文件名乱码
一个基于openwrt路由器做文件服务器，硬盘里面有些文件的中文名乱码了，导致无法打开，也无法复制，想改名也无法操作，怎么办呢，网上搜了一大圈，都是说如何转换乱码，但文件都无法访问了，怎么转换？比如其中一个文件名是：“IVItripsummaryV1.0❁´◡`❁.xlsx"，我试着如下命令发现能唯一的找到它：ls"IVItripsummaryV1.0"*于是，试着改名：mv"IVItripsum
Python报错解决：img2pdf.AlphaChannelError: Refusing to work on images with alpha channel 定星照空 python 人工智能
img2pdf.AlphaChannelError:Refusingtoworkonimageswithalphachannel-solved解决img2pdf模块不能上传含alpha通道透明度的图片的问题解决img2pdf模块PNG图片转PDF文件因alpha通道报错问题文章目录前言一、AlphaChannelError为什么出现？二、该种报错解决方法1.方法一：转化其他格式图片2.方法二：去除
【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT HABuo YOLOv8入门+改进 YOLO 目标检测深度学习计算机视觉人工智能
主页：HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之EfficientViTYOLOv8改进系列（2）----替换主干网络之FasterNetYOLOv8改进系列（3）----替换主干网络之ConvNeXtV2YOLOv8改进系列（4）----
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测计算机C9硕士_算法工程师人工智能 YOLO 目标检测遥感
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序（可选）以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测，AI-TOD数据集aitod，训练集11214张，测试集集14018，验证集
【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置 m0_74825074 面试学习路线阿里巴巴 rabbitmq windows 分布式
RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件，广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议，易于扩展，功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ，包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ？安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
YOLO算法全面改进指南（二） niuTaylor YOLO改进 YOLO 算法
以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器：采用S
Yolo系列之Yolo的基本理解是十一月末 YOLO python 开发语言 yolo
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yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）学术菜鸟小晨 yolov8实战100天 python YOLO pyqt5 车牌识别毕业设计论文
基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
[2]2025年新手集成开发环境（IDE）选择指南 Aqua_chang ide python vscode conda
本文涵盖‌主流IDE推荐（分场景）‌、‌安装配置详解及‌高频问题解决方案‌，如数据科学领域必备工具‌Anaconda‌和‌Spyder‌，帮助新手快速上手编程开发。一、‌IDE核心作用与分类‌集成开发环境‌（IDE）是什么？‌集成代码编辑、编译、调试、版本管理等功能的开发工具，提升效率。优势：代码补全、调试便捷、插件扩展。‌新手选择原则‌‌轻量级工具‌（如VSCode）适合入门；‌专业型IDE‌（
Java 环境配置与 JAR 文件问题解决全攻略不羁。。杂记丨每天亿点小知识 java jar 开发语言
目录一、Java环境配置指南1.Windows系统配置步骤1.1下载安装JDK1.2配置环境变量2.Linux/macOS系统配置2.1终端命令配置二、JAR文件问题诊断与修复1.检查JAR文件完整性1.1命令行验证1.2哈希值校验2.依赖库管理方案2.1Maven依赖配置示例2.2命令行指定依赖三、常见问题解决方案1.环境变量不生效处理1.1清除系统缓存1.2路径优先级调整2.旧版本残留处理2.
【问题解决】Matlab和arduino连接，最后一步test失败 CSHprogram matlab连接arduino matlab arduino
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Golang-Queue 项目常见问题解决方案施余牧
Golang-Queue项目常见问题解决方案queueQueueisaGolanglibraryforspawningandmanagingaGoroutinepool项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/queu/queue项目基础介绍Golang-Queue是一个使用Go语言编写的库，用于创建和管理Goroutine池。该库允许根据机器有限的CPU数量创建多个
解决Ubuntu报错 E: Unable to locate package yum SH-ke ubuntu yum apt
开门见山，Ubuntu的包管理工具是apt-get，所以不必再安装yum。如果要安装其他包需要使用apt-get命令。#这里以locate命令为例sudoapt-getinstallmlocate下文就是问题解决的全过程了。1.报错E:Unabletolocatepackageyum我在学习Linux命令的时候需要使用locate命令，但是Ubuntu的系统里没有安装locate命令。根据弹幕的指
YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力 AI小怪兽 YOLOv12魔术师 YOLO transformer 深度学习人工智能 python
提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用：1）结合C3k2二次创新使用；2）结合A2C2f二次创新使用；亮点包括：1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3.在
Spring Boot整合SSE实现消息推送：跨域问题解决与前后端联调实战 Cloud_. spring boot 后端 java
摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents（SSE）实现实时消息推送的开发过程，重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。通过@CrossOrigin注解的实际应用案例，帮助开发者快速定位和解决类似问题。一、项目背景与需求开发一个实时订单推送系统，需要实现：司机端与服务端的持久化连接订单信息实时推送客户端主动关闭连接二、技术方案设计2.1技术选型技术组件
【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision 等风来不如迎风去 AI入门与实战人工智能 ubuntu conda
MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染？安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
TikTokenizer 项目常见问题解决方案齐飞锴Timothea
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YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声一勺汤 YOLOv11模型改进系列目标检测魔改模块 YOLO YOLOv11 YOLOv11改进改进
在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。为解决这些，我们使用FSDA模块，处理频率不一致特性。FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
YOLO魔改之频率分割模块（FDM）清风AI YOLO算法魔改系列 YOLO 人工智能计算机视觉目标检测 python 深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 java UI PHP android linux
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net .net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。回想过去：在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。 &
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-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。可以说“不稳定参数”
用户自动登录网站永夜-极光用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie 每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
centos7 安装后失去win7的引导记录程序员是怎么炼成的操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了無為子 AOP oracle mysql javaee G4Studio
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angular.injector 描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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Mac 在国外很受欢迎，尤其是在设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持

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