从零开始学目标检测

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

从零开始,掌握Django Web开发

1.Django简介Django是一个强大的PythonWeb框架,它使开发人员能够快速构建安全、可扩展的Web应用程序。让我们深入了解Django的特性和优势。1.1什么是Django?Django是一个高级PythonWeb框架,于2005年首次发布。它由新闻网站的开发人员创建,旨在处理快节奏的新闻编辑室环境中的挑战。Django遵循"不要重复自己"(DRY)和"约定优于配置"的原则。Djan
ivwdcwso·2025-01-18 05:45

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+
YOLO大师·2025-01-18 02:59

springboot毕设 基于java的在线学习交流平台 程序+论文

然而，当前市场上的在线学
明思计算机毕设·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

随着YOLO系列算法的不断进步，YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。
eclipsercp·2025-01-18 01:21

【游戏设计原理】67 - 规模经济

规模经济描述了游戏设计中微观经济学和宏观经济学在经济系统中的作用和表现，以及它们如何影响游戏的设计和玩家体验：微观与宏观的区分：微观经济学关注个体的选择和行为，其核心在于小层面的细节。
tealcwu·2025-01-18 00:39

Web APP 阶段性综述

在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域，诸多工具以WebAPP的形式呈现，相较之下，医学领域的此类应用数量相对较少。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要，尤其是构建最小二乘的非线性优化（BA），几乎每种方法都有其一席之地。
肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

Python笔记#边学边记笔记#字典

一、使用字典1.1访问字典中的值字典使用花括号；键与值之间用冒号连接；各个键-值对之间用逗号分隔。alien_0={"color":"green","point":5}print(alien_0["color"])print(alien_0["point"])green51.2添加键-值对alien_0={"color":"green","point":5}print(alien_0)alien_
姜姜465·2025-01-17 22:51

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式，是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式，其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力，以及机器学
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

带你学C带你飞 | 数组 | 可变长度数组 | 字符串处理函数 | 二维数组

文章目录一、数组1.数组2.数组的课后作业二、可变长度数组1.可变长度数组三、字符串处理函数1.字符串处理函数2.字符串处理函数课后作业四、二维数组1.二维数组2.二维数组的课后作业一、数组1.数组  有些时候，我们需要保存类型一致、数量庞大的数据，这时就需要引入数组。数组的定义：存储一批同类型数据的地方。数组的语法：数据类型数组名[元素个数]元素个数只能是常量或者常量表达式inta[6];cha
Drill_·2025-01-17 16:36

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS大家好！今天给大家带来一份超实用的2025年Photoshop入门教程，让你从零开始，快速掌握PS的基础操作！
Java徐师兄·2025-01-17 16:33

全类别机器人传感器模块推荐

适用于简单图像识别任务，成本低、体积小，结合算法可实现目标检测等功能
极梦网络无忧·2025-01-17 16:02
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