从零开始学目标检测第16页

Python常用OS库之path模块学习

学习python没有太多捷径，有也只有技巧，更重要的是要多学多练，个人觉得练更重要，读万卷书不如行万里路。编程是一门技能，所以除了看还要多实践，写得多了自然也就有了路。

风陵苑主·2025-01-20 08:56

python循环——九九乘法表（更加轻松的理解循环结构）

感受首先，得明确意识到这个问题，就是我的循环结构学的一塌糊涂，完全不能很好的使用这个循环来实现各种九九乘法表达输出，这样的循环结构太差了，还需要我自己找时间来补充一下循环的使用，来拓宽自己的思考方向，这是个不错的机会

李雨非-19期-河北工职大·2025-01-20 06:36

21天学通C++——9.6.4使用构造函数进行类型转换

类中存在重载构造函数，即编译器可能默认调用构造函数，进行隐式转换伪代码：classMyClass{intage;public:MyClass(inthumanAge):age(humanAge){}};voidDoSomething(MyClassperson){return;}intmain(){MyClassman(10);DoSomething(10);}解释：即在DoSomething中编

不想睡觉_·2025-01-20 06:34

21天学通C++第八章——指针

C++虽然可以动态的管理内存，但是并不能像其他高级语言如JAVA、C#有自动垃圾收集器去对应用程序的内存进行清理。常见指针错误内存泄漏解释：在使用完new申请内存之后，没有配套的delete，则之后会产生内存泄漏。即如何理解，当ptr指向new1，使用完成以后未使用delete对new1所占用的空间释放，然后又将ptr=new2，则会产生内存泄漏，即new1未被释放的同时也没有指针指向，即产生内存

不想睡觉_·2025-01-20 06:04

基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Damo-YOLO和DyHead检测头的YOLOv8优化：多尺度目标检测的创新方案

步入烟尘·2025-01-20 05:58

21天学通C++——11多态（引入多态的目的）

多态：利用不同类似的方法处理不同类似的对象笔记原因：既然继承可以进行基类的方法覆盖，为什么还要引入多态呢？解释原因：继承classBase{public:voidfunc(){std::coutfunc();return0;}结果为Base：：func（）引入多态（Virtual）classBase{public:virtualvoidfunc(){std::coutfunc();return0;

不想睡觉_·2025-01-20 05:54

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

蓝桥杯备赛笔记（九）动态规划（一）

1.动态规划基础(1)线性DP1）什么是DP（动态规划）DP（动态规划）全称DynamicProgramming，是运筹学的一个分支，是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题，并通过子问题的解得到整个问题的解的算法

小魏´•ﻌ•`·2025-01-20 05:51

凸优化学习

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

《电子制作从零开始》第3章：电源电路制作

第3章：电源电路制作3.1直流电源基础直流电源的分类与工作原理分类：电池类直流电源：这是最常见的直流电源之一，如干电池、蓄电池等。干电池是通过化学能直接转换为电能，它的优点是携带方便、使用简单，像普通的碱性干电池，电压一般为1.5V，适用于小型电子设备，如遥控器、手电筒等。蓄电池则可以通过充电将电能储存起来，反复使用，例如铅酸蓄电池，常用于汽车、UPS（不间断电源）等设备中，它能够提供较大的电流和

请向我看齐·2025-01-20 02:51

蓝桥杯备赛 Day10.4移动路线

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统【题目描述】X桌子上有一个m行n列的方格矩阵，将每个方格用坐标表示，行坐标从下到上依次递增，列坐标从左至右依次递增，左下角方格的坐标为(1,1)，则右上角方格的坐标为

丘大梨·2025-01-20 02:19

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。

ZhShy23·2025-01-20 00:04

黑客常备十大编程语言，每一个都不容易学，但每一个又很有用

、C++编程7、JAVA8、Ruby9、Perl10、BashPython学习资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、精品书籍4、入门学习视频5、实战案例6、清华编程大佬出品《漫画看学Python

一秋的编程笔记·2025-01-20 00:59

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

学英语学压测：06 jmeter 各组件元素的作用域

：先看关键单词，再看英文，最后看中文总结，再回头看一遍英文原文，效果更佳！！关键词descendant后代/dɪˈsɛndənt/hierarchical分层的/ˌhaɪəˈrɑːrkɪkəl/irrelevant无关的/ɪˈrɛləvənt/subelement子元素/ˈsʌbˌɛlɪmənt/testtree测试树/tɛsttriː/timer计时器/ˈtaɪmər/treebranch树枝/

学会了没·2025-01-19 22:45

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

学英语学技术：Elasticsearch 线程池

单词汉语意思音标allocate分配/ˈæləˌkeɪt/coordination协调/koʊˌɔːrdɪˈneɪʃn/deprecated废弃的/ˈdɛprəˌkeɪtɪd/elasticsearch弹性搜索（专有名词）/ˌɛlɪkˈsɜːrtʃ/execute执行/ˈɛksɪˌkjuːt/generic通用的/dʒəˈnɛrɪk/initial初始的/ɪˈnɪʃəl/metadata元数据/ˈ

学会了没·2025-01-19 21:31

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

运动学与动力学分析：深入理解运动

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

一、密码学概述部分：1、什么是密码体制的五元组。五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt

密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代，1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础

约会师老马·2025-01-19 11:10

从零开始学RSA：低加密指数广播攻击

(10)低加密指数广播攻击如果选取的加密指数较低，并且使用了相同的加密指数给一个接受者的群发送相同的信息，那么可以进行广播攻击得到明文。适用范围：模数n、密文c不同，明文m、加密指数e相同。一般情况下，e=k(k是题目给出的n和c的组数)。例如：下面的就是e=k=3使用不同的模数n，相同的公钥指数e加密相同的信息。就会得到多个，将视为一个整体M，这就是典型的中国剩余定理适用情况。按照本文的中国剩余

网络安全我来了·2025-01-19 09:22

滚雪球学Spring[5.2讲]：注解驱动的Spring MVC

本文收录于《滚雪球学Spring》专栏，手把手带你零基础教学Spring，从入门到就业，助你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！

bug菌¹·2025-01-19 09:51

数据增强方法及其工具

以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤，这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强

cxr828·2025-01-19 07:09

为AI聊天工具添加一个知识系统之50 从形态学简约到纯粹的思维再映射到AI操作系统之1

本文要点形而上学探究本文开始开出的话题：形而上学探究目的：为本项目（为使用AI聊天工具的聊天者加挂一个知识系统）探索形而上学的奠基大体想到要讨论的方面：排比的“势”--Respect九宫格【社会形态：治理】，类比的“动”--Facet六边形【意识形态：操纵】，对比的“能”--Aspect三角形【物质形态：监测】分别对应以前给出的项目的三个构成：一系（AI操作系统）/三台（前台/中台/后台）/三体（

一水鉴天·2025-01-19 07:07

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

前面对数组的定义、初始化、遍历、修改和应用做了介绍，接下来对数组的应用技巧进一步讲解。一、一维数组的应用技巧1：对数组进行初始化数组的初始化方法通常有3种：1、在定义数组时对全部数组元素赋予初值。例如:inta[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};将数组元素的初值依次放在一对花括号内。经过上面的定义和初始化之后,a[0]=0,a[1]=1,a[2]=2,a[3]=3,a[4]=4,

ALISHENGYA·2025-01-19 07:36

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本。将文本拆分为单词和子词词元。字节对编码：一种更先进的文本分词方法。用滑动窗口法采样训练样本。将词元转换为输入大型语言模型的向量。到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！

·2025-01-19 03:57

学英语学压测： jmeter分布式测试

Thisshorttutorialexplainshowtousemultiplesystemstoperformstresstesting.Beforewestart,thereareacoupleofthingstocheck.thefirewallsonthesystemsareturnedofforcorrectportsareopened.alltheclientsareonthesam

学会了没·2025-01-19 02:46

Python 爬虫入门教程：从零构建你的第一个网络爬虫

本文将带你从零开始学习Python爬虫的基本知识，并实现一个简单的爬虫项目。1.什么是网络爬虫？

m0_66323401·2025-01-19 01:36

从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用

我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。近年来，大型语言模型（LLMs）展现出了强大的自然语言处理能力，吸引了越来越多的关注。

一个正经的AI·2025-01-19 00:35

【图书介绍】《Spring+Spring MVC+MyBatis从零开始学（视频教学版）（第3版）》

本书重点基于版本Spring6.1.10、SpringMVC6.1.10、MyBatis3.5.16。详解SSM框架各组件用法及其整合方法，实战新闻发布管理系统、图书管理系统开发。配套示例源码、PPT课件、教学大纲、习题答案、教学视频。内容简介本书全面讲解使用流行轻量级框架SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）进行JavaEEWeb开发的技术，并以综合案例“学生选课管理系统”为

夏天又到了·2025-01-19 00:04

认识软件测试 - 软实力面试题

3.软件测试和软件开发3.1测试和调试的区别3.2面试题:走测试岗位为什么还要学开发知识?

Sunrise_angel·2025-01-19 00:59

《电子制作从零开始》第1章：电子制作入门

第1章：电子制作入门1.1走进电子制作的世界电子制作的魅力与应用领域创造力的体现：电子制作就像是一场科技与创意的结合。通过自己的双手，将各种电子元件巧妙地组合在一起，创造出具有各种功能的电子设备，从简单的闪烁灯到复杂的智能机器人，这个过程能够充分发挥个人的创造力。技术探索的乐趣：在制作过程中，可以深入了解电子技术的原理。例如，通过制作一个小型的音频放大器，能直观地理解信号放大的过程，以及电容、电阻

请向我看齐·2025-01-18 20:22

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？

半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。

stsdddd·2025-01-18 19:35

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。

你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。

Lunar*·2025-01-18 12:39

《深入浅出HTTPS》读书笔记（29）：TLS/SSL协议

《深入浅出HTTPS》读书笔记（29）：TLS/SSL协议TLS/SSL协议是一系列算法的组合，相比密码学算法来说，TLS/SSL协议的复杂性就更大了，主要体现在以下方面。

earthzhang2021·2025-01-18 11:03

昇腾NPU推理YOLOV10目标检测（C++）

1.准备工作基础环境：需要安装NPU固件驱动，CANN的包在昇腾官网下载，安装最新版就可以了。C++环境搭建链接：cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接，需要安装：presentagent,opencv,ffmpeg+acllite其中ffmpeg和o

weixin_51923349·2025-01-18 10:23

2012广东工业大学毕业论文撰写与答辩指南

通过这份手册，学

永不放弃yes·2025-01-18 07:04

R语言的计算机基础

它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性，R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。

java熊猫·2025-01-18 06:23

ACL 2024 | 美团技术团队精选论文解读

ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是

·2025-01-18 05:12

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