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动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

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步入烟尘·2025-02-20 14:44

Docker Compose部署大语言模型LLaMa3+可视化UI界面Open WebUI

一、介绍Ollama：部署+运行大语言模型的软件LLaMa3：史上最强开源AI大模型—Meta公司新发布的大语言模型OpenWebUI：AI用户界面，可通过浏览器访问二、Docker部署docker-compose.yml

m0_74824877·2025-02-20 14:44

webpack性能优化策略

1.代码分割（CodeSplitting）通过代码分割，可以将代码拆分成多个较小的文件，实现按需加载，减少首屏加载时间。

雅望天堂i·2025-02-20 13:13

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。

fanxbl957·2025-02-20 13:42

Ubuntu 常用快捷键及操作技巧

终端快捷键Ubuntu的终端是一个强大的工具，可以通过快捷键加快命令行操作。Ctrl+Alt+T：打开一个新的终端窗口。Ctrl+Shift+T：在当前终端窗口中打开一个新的选项卡。

YsDynamic·2025-02-20 13:41

市场波动中的数据分析与策略优化

通过均线（MA）等技术指标，

QQ3990385023·2025-02-20 13:11

100道计算机网络面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

下面是二者的主要区别：1.数据传输方式GET：数据通过URL传递，参数以查询字符串的形式附加在URL后面。示例：http://example.com/api?

守护海洋的猫·2025-02-20 13:11

Python+Playwright常用元素定位方法

CSSselector选择器在CSS中，定位元素主要通过选择器完成，以下是几种常见的CSS选择器定位方法：标签选择器(element):直接使用HTML元素名称来定位，例如p会选择所有段落元素。

HAMYHF·2025-02-20 13:10

图像识别与应用

与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

从开发到部署，搭建离线私有大模型知识库_离线大模型

因此就出现了针对大模型的知识库，通过提供公司内部

ai大模型应用开发·2025-02-20 13:09

Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘keyspace@0 ‘)

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。

2301_82243733·2025-02-20 13:39

Python数据分析与可视化

本文将探讨Python在数据分析和可视化中的应用，包括数据预处理、分析、以及如何通过可视化工具将数据洞察转化为可操作的策略。1.数据分析的重要性数据分析是提取数据中有用信息的过程

程序媛小果·2025-02-20 13:39

JavaScript网页设计案例：打造交互式个人简历网站

本文将通过一个案例，展示如何使用HTML、CSS和JavaScript来设计一个交互式的个人简历网站。1.项目概述本案例的目标是创建一个个人简历网站，它不仅展示个人信息、工作经历、教育背景和

程序媛小果·2025-02-20 13:09

【Java基础】Java 中的 super 关键字

通过super，子类可以访问父类的成员，包括成员变量、方法和构造器。在子类中

李少兄·2025-02-20 13:08

代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章

目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一：AI图像生成软件案例二：AI动画创作四、代理

傻啦嘿哟·2025-02-20 13:38

【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个

生信学习者1·2025-02-20 13:37

如何安装Hadoop

Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装（手动分区）Hadoop入门(二)——VMware虚拟网络设置+Windows10的IP地址配置+CentOS静态IP设置Hadoop入门(三)—

薇晶晶·2025-02-20 13:06

二级等保对机房的要求

本文依据该办法中的二级等保标准，详细介绍机房物理安全、网络安全、主机安全以及应用及数据安全的要求。

wayuncn·2025-02-20 13:05

网站小程序app怎么查有没有备案？

只需要官方一个网址就可以，工信部备案查询官网地址有且只有一个，百度搜索"ICP备案查询"找到官方gov.cn网站即可查询！

wayuncn·2025-02-20 13:34

SIP协议ALG实现逻辑【概览】（一）

ALG（ApplicationLayerGateway，应用层网关）是通过理解应用层协议来调整网络流量的网络设备功能，尤其在NAT（NetworkAddressTranslation，网络地址转换）环境下的通信场景中

看兵马俑的程序员·2025-02-20 13:34

23种设计模式-享元(Flyweight)设计模式

享元（Flyweight）设计模式是一种结构型设计模式，通过共享对象来减少内存占用和对象创建开销。它通过将对象的可共享部分与不可共享部分分离，减少重复对象的数量，从而节省内存。享元模式的核心思

萨达大·2025-02-20 13:33

还不会Mybaits吗？一招解决

MyBatis是一种优秀的JavaORM框架，它可以帮助开发人员轻松地管理数据库，并提供了一种简单易懂的编程模型，以便于快速地进行数据库访问操作。

聪明马的博客·2025-02-20 13:33

YashanDB其他模式对象

通过查询视图代替原来的查询表，可简化SQL语句编写。假设公司EMPLOYEE表包含所有员工个人信息，DEPA

·2025-02-20 13:41

YashanDB访问约束

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构

·2025-02-20 13:11

探索天气预警API：精准预测，守护安全

天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实

·2025-02-20 13:10

容器docker k8s相关的问题汇总及排错

的问题（方式kubectldescribepopod的名称-n命名空间&&kubectllogs-fpod的名称-n命名空间）调度的问题（污点、节点选择器与标签不匹配、存储卷的问题）service问题（访问不了

weixin_43806846·2025-02-20 13:32

RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量|得物技术

一、引言在《得物新一代可观测性架构：海量数据下的存算分离设计与实践》一文中，我们探讨了存算分离架构如何通过解耦计算与存储资源，显著降低存储成本并提升系统扩展性。

·2025-02-20 13:09

HarmonyOS应用开发最佳实践

省电模式是降低能耗的关键策略，通过优化系统资源分配等方式减少电量消耗。深色模式不仅能提升视觉舒适度，还对节能有积极作用。LTPO可变帧率技术则在保障应用流畅性的同时进一步优化功耗。

·2025-02-20 12:09

洞察客户喜好，精准培育客户

通过深入洞察客户喜好，企业能够更精准地培育客户关系，从而提高客户满意度和忠诚度。

·2025-02-20 12:38

应用内自动续订商品，畅享无缝服务体验

HarmonyOSSDK应用内支付服务（IAPKit）为开发者提供应用内自动续期订阅商品能力，用户购买后在一段时间内允许访问增值功能或内容，周期结束后可以选择自

·2025-02-20 12:38

LLM的分布式部署：AI的云端革命

通过对LLM分布式部署的关键技术进行详细介绍，我们旨在为读者提供一个全面、系统的理解，以及展望未来LLM分布式部署的发展趋势。目录大纲第一部分：分布式部署概述第1章：分布式系统基础第2章：LL

AI天才研究院·2025-02-20 12:01

Maven 与 Docker 集成：构建 Docker 镜像并与容器化应用集成

通过将应用程序及其所有依赖打包成Docker镜像，开发者可以确保应用能够在不同的环境中一致地运行。而Maven是广泛使用的构建工具，能够帮助管理项目的构建、依赖和发布。

drebander·2025-02-20 12:01

solidjs中实现vue中的keep-alive功能的总结

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·2025-02-20 12:07

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·2025-02-20 12:06

炫“库”行动—人大金仓有奖征文—金仓读写分离集群优势

为了保障数据的安全性，金仓数据库集群由多个数据库节点通过集群软件组织起来，客户通过访问集群的VIP来访问数据。并且只要有一个数据库节点正常，就不会中断业务。

阳光下的微笑7·2025-02-20 12:30

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复

IT修炼家·2025-02-20 12:00

设计模式 - 单例模式

设计模式-单列模式单例模式（SingletonPattern)定义：单例模式（SingletonPattern）是一种创建型设计模式，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点来获取这个实例。

one客·2025-02-20 12:00

Windows 环境下配置多个不同版本的 Maven

因此，在Windows下配置多个Maven版本并能方便地切换是非常必要的1.下载并安装多个Maven版本1.1下载Maven访问ApacheMaven官网，根据需要下载不同版本的Maven。

阿绵·2025-02-20 12:29

使用Odoo Shell卸载模块

使用OdooShell卸载模块我们在Odoo使用过程中，因为模块安装错误或者前端错误等导致odoo无法通过界面登录，这时候你可以使用OdooShell来卸载模块。

odoo中国·2025-02-20 12:29

#渗透测试#批量漏洞挖掘#畅捷通T+远程命令执行漏洞

目录一、漏洞概况二、攻击特征三、应急处置方案四、深度防御建议五、后续监测要点六、漏洞POC一、漏洞概况技术原理漏洞存在于T+系统的特定接口组件，攻击者可通过构造恶意HTTP请求绕过身份验证，在

独行soc·2025-02-20 12:28

SSL证书过期：影响、后果与应对策略

它通过加密技术确保网站与用户之间的通信安全，防止信息被窃取或篡改。然而，随着技术的不断进步和安全威胁的日益复杂，SSL证书的有效期管理变得尤为重要。

·2025-02-20 12:05

国内如何使用Claude 3.5/4.0？只有这3种方法！最后一种适合新手！

然而，由于Anthropic对Claude，特别是Claude3.5/4.0的访问限制，以及对新用户注册的严格把控️，国内用户想要顺畅使用真的不容易啊！别担心！

·2025-02-20 12:34

FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具

通过FOKS-TROT，您可以轻松地将各种数据源（如文本文件、数据库、API）转换为结构化的知识图谱，并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外，该工

柳旖岭·2025-02-20 12:55

拯救者机型背光键盘无法开启

文章中提到，Windows10系统下，用户可以通过开始菜单进入LenovoSettings来开启背光键盘。这个方法简单易懂，即使是电脑小白也能轻松上手。

famous_pengfei·2025-02-20 12:24

Spring IoC容器的两大功能

1.控制反转（1）没有控制反转的情况下常规思路下，也就是在没有控制反转的情况下，程序员需要通过编写应用程序来创建（new关键字）和使用对象。

Mr_Zerone·2025-02-20 12:22

远程桌面的端口号是多少?

远程桌面（RemoteDesktop）是一种用于远程访问和控制计算机的技术，它允许用户通过网络连接到远程计算机并以图形化界面进行操作。远程桌面使用的端口号通常是3389。

阿7_QuQ·2025-02-20 12:52

GenAI 平台，3 分钟即可构建基于 Claude、DeepSeek 的 AI Agent

通过Anthro

DO_Community·2025-02-20 11:21

安装配置MAVEN

安装配置MAVEN1.获取安装包下载apache-maven-3.8.1-bin.zip，下载地址：https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.8.1

ByteVoyager·2025-02-20 11:21

线性回归理论

它的应用场景非常广泛，比如在房地产市场中，参观一个房子后，我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格，从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

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