魔鬼面具
魔鬼面具

目标检测教程视频指南大全

魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南

必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)

  1. 深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)
  2. 还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！
  3. 探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!
  4. 什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！
  5. 探究深度学习中训练中的可重现性
  6. 什么？你说你更换主干后看不懂配置文件也不懂画结构图？那你快点进来看看了！
  7. 从三个角度分析，什么条件才算是一个合格的改进专栏！
  8. 都2024了，你写论文不会还只用p,r,map这些指标分析目标检测模型吧？

YOLOV5,V7-PYQT5项目讲解

  1. 哔哩哔哩合集地址
  2. 项目github地址

YOLOV5、V7、V8 热力图源码

  1. 哔哩哔哩合集地址
  2. 项目github地址

YOLO系列模型使用教程系列

  1. YOLOV7保姆级教程
  2. YOLOV5-Seg实例分割教程
  3. YOLOV5-快速上手教程
  4. YOLOV8-OBB详细教学视频(包含如何把DOTA数据集分割成小图进行训练)
  5. EfficientTeacher半监督-详细教学和调参注意事项

YOLOV8源码常见疑问解答小课堂

  1. 关于配置文件中Optimizer参数为auto的时候，究竟Optimizer会怎么选用呢？
  2. best.pt究竟是根据什么指标来保存的?
  3. 数据增强在yolov8中的应用
  4. 如何添加FPS计算代码和FPS的相关的一些疑问

目标检测干活系列

  1. 深入了解目标检测中的检测头

环境配置系列教程

  1. 保姆式AUTODL-YOLO环境教程(上):从0教你如何配置VSCODE、安装新环境和CUDA和CUDNN、跑通YOLOV8、编译DCNV3
  2. 保姆式AUTODL-YOLO环境教程(下):从0教你如何配置VSCODE、安装新环境和CUDA和CUDNN、跑通YOLOV8、编译DCNV3

目标检测Tricks

  1. 可视化并统计目标检测中的TP,FP,FN
  2. 深度学习小实验-卷积家族(fps,flops,param)对比实验
  3. yolov5中的FeatureMap可视化(热力图格式)
  4. 用于yolov5和v7中的yolo格式转换coco格式的脚本.
  5. Segment Anything演示代码
  6. 固定随机种子在同一个主机上极可能地复现结果
  7. 计算yolov5推理时间和FPS的脚本
  8. 计算yolov7推理时间和FPS的脚本

YOLO系列(YOLOV5,YOLOV7,YOLOV8)模型改进大合集

YOLOV5(主干系列修改V7同样也适用)
  1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5的box_iou中
  2. Wise-IoU
  3. 使用DAMO-YOLO中的GFPN替换YOLOV5中的Head
  4. 使用DAMO-YOLO中的GFPN替换YOLOV5中的Head
  5. 使用yolov8中的C2F模块替换yolov5中的C3模块.
  6. 添加Optimal Transport Assignment到yolov5的Loss中
  7. 添加Deformable convolution V2到yolov5中
  8. 添加辅助训练分支到yolov5中
  9. 添加context augmentation module到yolov5中
  10. 添加SAC到yolov5中
  11. 添加CoordConv到yolov5中
  12. 添加soft-nms(IoU,GIoU,DIoU,CIoU,EIoU,SIoU)到yolov5中
  13. 添加DSConv到yolov5中
  14. 添加DCNV3到yolov5中.
  15. 添加Normalized Gaussian Wasserstein Distance到yolov5中.
  16. 添加Efficient-DecoupledHead到yolov5中
  17. 添加FasterNet中的Faster-Block到yolov5中
  18. 添加Timm支持的主干到yolov5中.
  19. 添加Task-Specific Context Decoupling到yolov5中
  20. 添加FasterNet主干到yolov5中
  21. 添加Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干(od_mobilenetv2,od_resnet)到yolov5中
  22. 融合Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干(od_mobilenetv2,od_resnet)中的Conv和BN
  23. 添加轻量级上采样算子CARAFE到yolov5中
  24. 添加CFPNet中的EVC-Block到yolov5中
  25. 添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)到yolov5中
  26. 添加(2023年New)InceptionNeXt主干到yolov5中
  27. 添加aLRPLoss到yolov5中
  28. 结合Res2Net提出具有多尺度提取能力的C3模块
  29. 添加(2022年)FocalNet(transformer)主干到yolov5中
  30. 添加(2023年)EMO(transformer)主干到yolov5中
  31. 添加(2022年)EfficientFormerV2(transformer)主干到yolov5中
  32. 添加(2022年CVPR)PoolFormer(transformer)主干到yolov5中
  33. 添加(2023年)EfficientViT(transformer)主干到yolov5中
  34. 添加ContextAggregation到yolov5中
  35. 添加(2023年)VanillaNet主干到yolov5中
  36. 添加(2022年)NextViT主干到yolov5中
  37. 添加(2023年)RIFormer主干到yolov5中
  38. Scale-Aware RFE与C3结合而成的C3RFEM添加到yolov5中
  39. 把重参数结构DiverseBranchBlock与C3融合成C3-DBB添加到yolov5中
  40. 添加(2023CVPR)EfficientViT(transformer)主干到yolov5中
  41. 添加(2023旋转目标检测SOTA)LSKNet主干到yolov5中
  42. 添加(2023最新IoU度量算法)MPDiou到yolov5中.
  43. 添加Yolo-Face-V2中SlideLoss的到yolov5中
  44. 添加RepViT(transformer)主干到yolov5中
  45. 利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进YOLOV5中的特征融合模
  46. 利用动态蛇形卷积改进YOLOV5
  47. 利用带有位置信息编码的AIFI自注意力机制改进YOLOV5
  48. 添加UniRepLKNet主干到yolov5中
  49. 添加Attentional Scale Sequence Fusion到yolov5中
  50. 添加cross-scale feature-fusion到yolov5中
  51. 添加对小目标有效的BiFormer注意力机制到yolov5中
YOLOV7
  1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5的box_iou中
  2. Wise-IoU
  3. 添加Deformable convolution V2到yolov7中
  4. 添加SAC到yolov7中
  5. 添加CoordConv到yolov7中
  6. 添加soft-nms(IoU,GIoU,DIoU,CIoU,EIoU,SIoU)到yolov7中
  7. 添加DSConv到yolov7中
  8. 添加DCNV3到yolov7中.
  9. 添加Normalized Gaussian Wasserstein Distance到yolov7中
  10. 添加具有隐式知识学习的Efficient-DecoupledHead到yolov7中
  11. 添加FasterNet中的PConv到yolov7中
  12. 添加轻量级上采样算子CARAFE到yolov7中.
  13. 添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)到yolov7中
  14. 添加Omni-Dimensional Dynamic Convolution到yolov7中
  15. 添加CFPNet中的EVC-Block到yolov7中
  16. P2,P6检测层在YOLOV7中的添加
  17. 使用VOVGSCSP轻量化yolov7的Neck
  18. 添加SwinTransformer-Tiny主干到yolov5中
  19. Scale-Aware RFE添加到yolov7中
  20. 把重参数结构DiverseBranchBlock添加到yolov7中
  21. 添加(2023最新IoU度量算法)MPDiou到yolov7中
  22. 利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进YOLOV7中的特征融合模块.
  23. 利用动态蛇形卷积改进YOLOV7
  24. 利用带有位置信息编码的AIFI自注意力机制改进YOLOV7
  25. 添加Attentional Scale Sequence Fusion到yolov7中
YOLOV8
  1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5,yolov8的box_iou中
  2. Wise-IoU
  3. 添加Deformable convolution V2到yolov8中
  4. 最新~YOLOV8手把手教学配置文件添加注意力机制!一看就会!
  5. YOLOV8改进-手把手带你学会注意力机制进阶用法
  6. YOLOV8可视化-可视化并统计每张图的True Positive、False Positive、False Negative
  7. YOLOV8-基于VisDrone的TaskAlignedAssigner任务对齐分配策略的调参实验
  8. YOLOV8-不会把多个改进整合到一个yaml配置文件里面？那来看看这个吧！从简到难手把手带你整合三个yaml

你可能感兴趣的:(目标检测,音视频,人工智能)

  • 统一认证、限流、Mock 一网打尽！用 APISIX/Kong 让低代码平台更清爽 网罗开发 实战源码前端kong低代码
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响：跨学科案例分析 德宿 人工智能
    引言随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容，还能模拟人类思维过程，处理和生成大量数据，从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响，通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异，并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
  • ChatGPT驱动的跨学科研究灵感挖掘指南 学境思源AcademicIdeas 学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
    跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源，无论是人工智能与心理学的结合，一键生成论文初稿！还是生态学与经济学的融合，越来越多的研究者正试图打破学科界限，探索全新问题域。但问题是：acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点？使用传统方式，像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效，但耗时，且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
  • 大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt 小妖同学学AI chatgpt
    ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具，可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型，无需持续依赖云服务，既保护了数据隐私，又能减少网
  • PPT 要你好看（全彩） 又是一个装逼的
    分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！PPT,要你好看（全彩）杨臻编著ISBN978-7-121-14725-82011年11月出版定价：49.90元16开264页宣传语：般若黑洞▪百万点击之升华16位知名PPT高手联袂热议内容简介此刻呈现在你面前的
  • Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询 没刮胡子 软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
    在现代应用开发中，将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP（可能指MySQL连接池或相关组件）实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
  • MiniMax - M1：开源大模型的革命性突破
    开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下，大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势，逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型，一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能，为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
  • 基于人工智能的图表生成器 警世龙 开发记录人工智能自然语言处理
    基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具，利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下：支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能，让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持，提高用户操作效率。技术选型前端HTML
  • Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
    Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者：本人是一名县级融媒体中心的工程师，多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展，文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分，尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具，该工具结合了现代文本处理和语
  • 掌握编程：数字时代的必备技能 afsdfewasdf AI编程
    编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展，编程技能已成为许多行业的基础需求，从软件开发到数据分析，甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力，开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
  • WebRTC（十一）：RTCP和SRTCP 却道天凉_好个秋 WebRTCwebrtc
    RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议，用于监控媒体传输质量和参与者状态，并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据（如音视频），RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用，并通过不同端口（通常RTP使用偶数端口，RTCP使用其下一个奇数端口）。主要用于：传输质量反馈：丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别：包括CNAME（CanonicalName）标识每个参与者。带宽控
  • 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化 AI云原生与云计算技术学院 人工智能自动驾驶机器学习ai
    深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词：AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要：本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手，详细解释了相关核心概念，如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系，介绍了核心算法原理和具体操作步骤，还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例，分析了实际应用场景，推荐了相关工具和资源，最后探
  • AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安 | 不摸鱼的独立开发者日报（第36期） 不摸鱼_ 不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
    ✍️说明日报相关信息：网站：https://daily.nomoyu.com/RSS：https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton：别太相信科技领袖们的公开说辞，他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示，他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑，并致力于警告世界AI带来的巨大风险，他的主要观点如
  • openai-go v1.6.0版本详解：新增功能与优化全面解析 福大大架构师每日一题 文心一言vschatgptgolangeasyui开发语言
    一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库，一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展，openai-go的迭代速度也在不断加快。最近，openai-go发布了v1.6.0版本，该版本带来了多项新功能和优化，进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志，深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用，帮助读者全面掌
  • Deepseek：多轮对话与上下文拼接 chilavert318 熬之滴水穿石ai
    今天的内容，应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先，你回想一下，有没有遇到过这样的情况：和朋友聊天时，聊了一会儿，突然朋友说起之前的某个话题，你却有点反应不过来，得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”，因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天，在多轮对话中，Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴，能清楚记得你们聊过的每一个重要细节，让对话一直顺顺畅畅。这背后呀，藏着Deeps
  • MCP 与 AI 任务分解：如何让 AI 高效执行复杂任务？ Echo_Wish Python进阶人工智能
    MCP与AI任务分解：如何让AI高效执行复杂任务？在人工智能应用中，任务分解（TaskDecomposition）是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服，还是代码生成，AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务，逐步完成目标。而在AI领域，MCP（Multi-StepCognitiveProcessing，多步认知处理）是一种前沿技术，旨在提升AI的任务分解能力，使其能够更精准、高效地执行复杂
  • AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
    AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
  • 大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
    在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
  • 番外篇 | SEAM-YOLO：引入SEAM系列注意力机制，提升遮挡小目标的检测性能 小哥谈 YOLOv8：从入门到实战YOLO深度学习人工智能机器学习计算机视觉神经网络
    前言：Hello大家好，我是小哥谈。SEAM(Squeeze-and-ExcitationAttentionModule)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法，特别适合处理遮挡和小目标检测问题。该机制通过建模通道间关系来自适应地重新校准通道特征响应。在遮挡小目标检测中的应用优势包括：1）通道注意力增强：SEAM通过全局平均池化捕获通道级全局信息，帮助网络在遮挡情况下仍能关注关键特征。2）多尺度特
  • 目标追踪数据标注 sethrsinine 目标跟踪
    在将YOLO（目标检测）和DeepSORT（目标追踪）结合时，数据标注需要同时满足检测和追踪的需求。以下是具体的分阶段标注策略和操作指南：一、标注的核心要求检测标注：每帧中目标的边界框（BoundingBox）和类别标签（如行人、车辆）。追踪标注：跨帧的目标ID（TrackID），确保同一目标在不同帧中ID一致。二、分阶段标注流程阶段1：视频预处理•目标：将视频转换为可标注的帧序列。•操作：使用F
  • 人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践：代码实例和详细解释说明5.1基于
  • AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海 谷歌开发者
    文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
  • **双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野
    在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布，专
  • 【目标检测】YOLOv13：超图增强的实时目标检测新标杆，值得收藏。 Carl_奕然 机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
    一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强（HyperACE）2.3.2全流程聚合-分发（FullPAD）2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
  • AI算力综述和资料整理 木鱼时刻 人工智能
    目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
  • RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成 激萌の小宅 YOLOYOLO目标检测人工智能
    1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
  • 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控 cver123 数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
    口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
  • 【学习】《算法图解》第七章学习笔记：树 程序员
    前言在前面的章节中，我们学习了数组、链表、散列表等基本数据结构，以及一些基础算法。本章将介绍一种非常重要的数据结构——树(Tree)，特别是二叉搜索树(BinarySearchTree)。树结构在计算机科学中应用广泛，从文件系统到数据库再到人工智能，都能看到树的身影。《算法图解》第七章深入浅出地介绍了树的基本概念、实现和应用，帮助读者理解这一关键数据结构。一、树的基本概念（一）什么是树树是一种分层
  • 智能体综述和参考资料整理 木鱼时刻 大模型人工智能
    目录总体介绍核心组件记忆系统工具系统计划与推理开发框架Single-AgentMulti-Agent智能体平台技术实现通信协议角色系统对话记忆MCP协议参考链接总体介绍智能体（AIAgents）是人工智能领域的重要发展方向，它们能够通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动。根据罗素和诺维格在《人工智能：一种现代方法》（2016年）中的定义，AIAgent是任何可以通过传感器感知其环境并通过执行
  • 主流AI代码编程工具分享 scuter_yu aiai编程
    在当今数字化时代，AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术，为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能，极大地简化了编程流程，让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍：通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他