YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

探索深度学习：开启智能新时代顾漂亮深度学习人工智能机器学习
目录深度学习究竟是什么？深度学习的“三驾马车”：数据、模型与算力深度学习的前沿模型架构深度学习在各领域的深度应用深度学习的挑战与应对策略深度学习的未来展望在当今科技飞速发展的时代，深度学习无疑是最炙手可热的领域之一。它宛如一把神奇的钥匙，开启了通往智能世界的大门，从语音识别到图像分类，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的身影无处不在，正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么？深度学习隶属
AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现 liron71 人工智能自动化神经网络
一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。例如，使用注意力机制作为原子单元，通过遗传算法生成模块间连接规则。-动态代码编译：结合JIT即时编译技术，AI生成的模块化代码可在运行时动态编译为可执行单元，类似编译器对计算图的优化逻辑，同时增加结构可变性约束（如连接稀疏度阈值）。2.
deepseek免费大模型搜索工具发布葡萄爱 LLM大模型人工智能深度学习神经网络 AIGC AI编程
deepseek免费大模型搜索工具刚刚发布地址：https://chat.deepseek.com/DeepSeek"（深度求索）是一家专注于人工智能技术研究和应用的中国公司。该公司致力于开发和推广先进的AI技术，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器学习等领域。DeepSeek的核心目标是通过AI技术推动各行业的智能化转型，提升生产效率和生活质量。DeepSeek的主要特点：自然语言处理（
基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测人工智能专属驿站深度学习
基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合，能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理：使用循环神经网络（RNN）处理视频帧的时间序列，捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定：将时空特征输入到融合
有趣的项目--汇总 cladel 人工智能
文章目录前言一、AI类二、前言持续记录有意思的项目，欢迎大家讨论一、AI类openglass+ollama：链接:OpenGlassAI眼镜的环境配置与实现InvidiaJetson+LLM：链接:生成式人工智能应用SenseCraftAI:链接:SenseCraftAIJetsonSeeedStudio（矽递科技）github:链接:SeeedStudioEEG2Video:TowardsDec
遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现盼小辉丶深度学习人工智能生成对抗网络
遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失3.2使用Wasserstein损失改进DCGAN小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失
遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现盼小辉丶遗传算法与深度学习实战深度学习生成对抗网络人工智能
遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生
Cisco ASA 9.22.1.3 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件 cisco
CiscoASA9.22.1.3-思科自适应安全设备(ASA)软件CiscoAdaptiveSecurityAppliance(ASA)请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-asa/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它
【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none) 屿小夏 python 开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
Cisco Catalyst 9800-CL IOS XE Release 17.16.1 ED cisco
CiscoCatalyst9800-CLWirelessControllerforCloud,IOSXERelease17.16.1ED面向云的思科Catalyst9800-CL无线控制器，专为基于意图的网络全新打造请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-catalyst-9800-cl/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.org面向云的思
国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型：开启AI新征程 CodeJourney. 数据库人工智能算法人工智能
2025年初，科技圈发生了一件大事：国家超算平台上线了DeepSeek-R1系列模型。这事儿就像在科技池塘里扔了颗大石头，激起了好大的水花，对人工智能（AI）领域影响深远。一、DeepSeek-R1系列模型究竟啥来头DeepSeek-R1系列模型是DeepSeek这家公司研发的。它用了强化学习训练，推理的时候会反复思考验证，思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面，表现相当厉害
（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述 North_D 人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习 python 神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析程序员辣条人工智能 java AI大模型大模型 spring
AI大模型是什么通过概念考察的方式，拆开来了解AI大模型。AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。就像电力技术，是一种通用技术，对很多设备起作用，同样的AI可以赋能各种场景。大模型：把LM比作人的大脑。大参数大规模。参数就是脑细胞，脑细胞越多通常这个人越聪明，参数越多的LM通常越智能。分类语言大模型：Ch
揭秘AI的智能双翼：决策式AI与生成式AI 小马不会过河人工智能算法 embedding microsoft 知识图谱
在人在数字化浪潮的推动下，人工智能已成为推动社会进步的关键技术之一。特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域，它们的发展不仅加速了技术创新的步伐，也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。01.智能双翼：决策式AI与生成式AI决策式AI（DiscriminativeAI）定义：决策式AI，也称为判别式AI，是一种通过学习数据中的条件概率分布，对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。它的设计目标是模
从零开始学飞塔第一篇：飞塔防火墙基本上网配置（PPPoE拨号&固定IP上网）FortiGate Broadband internet access Zion_Sue 运维
飞塔防火墙基本上网配置一共分三个部分-----接口-----路由-----策略，且防火墙可代替路由器接入互联网。本文参考Aggy梁工的博客，已征得本人同意。首先我们讲的是PPPoE拨号上网的配置，再讲固定IP的上网配置，详情请见下文，红色字体为PPPoE拨号上网配置，蓝色字体为固定IP上网配置。1.接口部分（PPPoE上网配置）：第一步：我们进入接口选择一个接口，将其配置为上网口，接口角色一般会自
二值连接：深度神经网络的轻量级革命步子哥 dnn 人工智能神经网络
引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而，这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升，尤其是图形处理单元（GPU）的广泛应用。然而，随着模型规模和数据量的增长，深度学习的计算需求也在不断攀升。与此同时，移动设备和嵌入式系统的快速发展对低功耗、高效能的深度学习算法提出了更高的
聊聊vscode配置settings.json知其所以然（附大量配置）星野睡不醒 Web vscode js settings.json web fe
前言vscode的配置settings.json是一个老生常谈的话题，随着时间的流逝我们可能会很高频的改动他，但我们应该极力避免一个问题：⚠️配了某项但是不知道他的作用⚠️其实就是一个知其所以然的问题。籍此话题，本文将细致的分析我的settings.json，希冀可以给读者带来一些帮助。正文以下部分插件的配置来自于：《前端web开发高效vscode插件分享（辩证的海量实战检验）》中提到过的插件。自
【Block总结】PSA，极化自注意力|即插即用 AI浩 Block总结计算机视觉深度学习人工智能目标检测
1.论文信息标题:PolarizedSelf-Attention:TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression链接:arXivGitHub链接：https://github.com/DeLightCMU/PSA2.创新点该论文提出了一种新的自注意力机制——极化自注意力（PolarizedSelf-Attention,PSA），其主要创新点包括：极化过滤（Polar
YOLO架构改进研究-用GELAN模块替代C2f结构的性能分析与实现【附核心实战代码】一键难忘精通AI实战千例专栏合集 YOLO YOLOv8 YOLOv9
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~YOLO架构改进研究-用GELAN模块替代C2f结构的性能分
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之ClickHouse篇王知无(import_bigdata)
欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于CSDN博客！本文首发CSDN论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021
算法问题整理（二）分享总结快乐算法
网络资料整理个人学习，感谢各位大神！（若侵则删）问题10:卷积-目标检测系列问题参考：40+目标检测网络架构大盘点！从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶——YOLOv1-YOLOv9详细介绍！！-腾讯云开发者社区-腾讯云关键挑战：类
探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具毕艾琳
探秘GitCode上的开源项目：91pron-AI引擎驱动的智能视频处理工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介在平台上，有一个名为的开源项目，它是一个利用人工智能技术进行智能视频处理的应用。虽然项目的名称可能有些隐晦，但其核心功能却极具实用价值，特别是对于那些需要自动化处理大量视频数据的工作。技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机
深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）浩瀚之水_csdn #Pytorch框架 YOLO目标检测专栏深度学习目标检测深度学习神经网络计算机视觉
ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释：一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（ChannelAttentionModule,CAM）和空间注意力模块（SpatialAttentionModule,SAM）。这两个模块可以串联使用，以增强CNN
大模型技术对大数据生态链的全面革新敏叔V587 大数据
大模型技术对大数据生态链的全面革新在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大数据和人工智能技术已成为推动各行业发展的关键力量。其中，大模型技术的崛起，正深刻地改变着大数据生态链的格局，为数据的处理、分析与应用带来了前所未有的变革。今天，就让我们一同深入探讨大模型技术对大数据生态链的多维度影响，并结合实际案例展开分析。一、大模型技术：重塑数据采集与整合（一）智能采集优化传统的数据采集往往依赖于预设规则和人工干预
深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法猿享天开人工智能基础知识学习人工智能机器学习算法逻辑回归
引言逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中，我们将深入解析逻辑回归的各个方面，包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例，帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分：逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归？逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”，逻辑回归的目标是将预测结
人工智能-数据分析及特征提取思路 power-辰南人工智能人工智能特征提取大模型机器学习
1、概况基于学生行为数据预测是否涉黄、涉黑等。2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。2.1数据质量分析2.1.1数据值分析查看数据类型：首先明确各字段的数据类型，例如学生标识通常为字符串类型（如学号），访问时间一般是日期时间类型，访问网址、搜索关键词等为文本类型，停留时长、访问频次等则是数值类型，而是否涉黄涉黑标签
达梦数据库学习整理 bellachen2022 dba 数据库开发
达梦数据库的体系架构跟oracle差不多，属于国内首家自主创研的数据库产品，更加符合国人的使用习惯。由于国外的开源产品较少，商业定制化的产品对国家的安全和保密性并不友好，达梦数据库解决了这些难题。达梦数据库安装方便，一些参数配置在管理助手里也有中文解释比较清晰，有部分比较容易遗漏的，达梦也自动做，比如控制文件的备份等。manager工具，这个工具主要是对模式，表空间，用户管理，DMSQL，备份还原
DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索 kaichu2 论文翻译 DeepSeek
DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在自然语言处理和生成任务中的表现逐渐接近人类水平。然而，如何进一步提升这些模型的推理能力，使其能够更好地处理复杂的逻辑、数学和科学问题，一直是研究的热点。最近，DeepSeek-AI团队发布的DeepSeek-R1模型为这一领域带来了新的突破。本文将详细介绍DeepSeek-
用deepseek制作我的第一个长视频---使用AI解决尝试新领域没有经验拖延的问题！ imblackcat 音视频人工智能
（由于技术原因，联网搜索暂不可用）制作一个高质量的Vlog或生活记录长视频，即使零基础也能通过系统规划实现！以下是为你定制的「从零到成品」全流程指南，结合叙事逻辑、剪辑技巧和效率工具，帮你把碎片素材变成有感染力的作品。一、明确核心主题：先有灵魂，再有骨架关键问题：你希望这个视频传递什么情绪或观点？例：「一个普通人的365天：平凡中的微小光芒」「从焦虑到自洽：我的202X成长日记」「深圳打工人图鉴：
用Python替代OpenMV IDE显示openmv USB 图像广药门徒 python ide 开发语言
原理是利用openmv的usb模仿串口，然后用Python代码打开串口接收能替代openmvide跑48帧图像Python端需要的依赖：需要的是：fromultralyticsimportYOLOimportcv2importnumpyasnpfromserialimportSerialimporttimefromcollectionsimportdequepyserial3.5numpy2.0.
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
图片黑色阴影 bozch 图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

你可能感兴趣的:(YOLOv5原创自研,YOLO,caffe,目标检测,深度学习,人工智能)