分层多尺度递归神经网络第18页

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

重大安全威胁！全球近5W个访问管理系统存在严重安全漏洞

这些系统本应通过密码、生物识别和多因素认证等身份验证方法控制建筑物访问，然而却因关键配置错误导致敏感数据暴露，使设施面临未经授权进入的风险。

FreeBuf-·2025-03-12 09:47

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-*

Dontla·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

能源电力行业中，利用物联网技术实现“一塔一档”

系统架构设计采用分层架构，涵盖感知层、网络层、平台层和应用层，实现数据的采集、传输、处理和应用。1.感知层感知层是获取杆塔相关信息的基础，主要由各类传感器和智能设备组成。状态监测传感器倾斜传感器：安

小赖同学啊·2025-03-12 08:11

Libreswan: warning: netlink_acquire got message with length 52 ＜ 232 bytes； ignore message

如果网络有问题的时候，会出现超多的日志，在auth文件很快就可以将var目录占满：May823:23:00apluto[3868]:netlink_acquiregotmessagewithlength52

mzhan017·2025-03-12 08:11

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型

power-辰南·2025-03-12 07:08

2025软件供应链安全工具推荐｜悬镜SCA、SAST、IAST首批通过中国信通院软件供应链安全能力评估

中国信息通信研究院正式官方发布软件供应链安全系列工具能力评估通过名单，悬镜安全旗下主力核心三款产品——源鉴SCA开源威胁管控平台、灵脉AI开发安全卫士、灵脉IAST灰盒安全测试平台凭借其全球对标技术领先的性能指标优势以及多场景覆盖的体系化解决方案能力

DevSecOps选型指南·2025-03-12 07:33

Laya前端开源框架深度解析与实践应用

实时编译和多平台发布能力让开发更加高效。通过LayaYKFramework-master项目，开发者可以深入

徐子贡·2025-03-12 06:30

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集

高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年：A题：“板凳龙”闹元宵B题：生产过程中的决策问题C题：农作物的种植策略D题：反潜航空深弹命中概率问题E题：交通流量管控2023年：A题：定日镜场的优化设计B题：多波束测线问题

BanDeng001·2025-03-12 06:24

LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能

本文结合典型工业场景（如温度控制、运动控制），分析多类型硬件（USB/PCI/PXI/以太网/串口）的适配性，并提供量化选型依据。一、数据采集模块选型分析1.接口类型与传输

LabVIEW开发·2025-03-12 05:50

TCP/IP原理详细解析

其设计遵循分层模型（四层或五层），各层独立工作，通过协议协同实现端到端通信。以下章节是其核心原理的逐层解析。一、TCP/IP分层模型

一个儒雅随和的男子·2025-03-12 04:10

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

熬夜一星期！我把WPS的功能用Qt重写了

无论你是刚学完Qt基础的新手，还是想进阶提升的开发者，这个支持多文档处理、富文本编辑、打印预览的实战案例都将让你对Qt开发有全新认知。一、项目技术全景图本项

十年编程老舅·2025-03-12 03:28

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【力扣hot100】刷题笔记Day13

继续二叉树543.二叉树的直径-力扣（LeetCode）递归后序classSolution:defdiameterOfBinaryTree(self,root:Optional[TreeNode])->

小涛44·2025-03-12 02:21

TCP/IP四层模型

TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。

ashane1314·2025-03-12 02:48

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

重生之我在学Vue--第6天 Vue 3 状态管理（Pinia）

1.2Pinia核心三要素二、Pinia快速上手2.1安装与初始化2.2创建第一个Store三、模块化状态管理3.1多Store场景3.2Store间通信四、在组件中使用Pinia4.1状态访问与修改4.2

野生的程序媛·2025-03-12 02:47

Native 崩溃解析工具

支持多平台（Linux、Windows、macOS），并提供Shell和Batch脚本便于使用。

JT-999·2025-03-12 01:14

为什么说Unity引擎支持跨平台

Unity引擎支持跨平台的主要理由包括以下几点：多平台发布：Unity引擎允许开发人员使用相同的代码和资源来构建应用程序和游戏，并在多个平台上发布，包括Windows、Mac、Linux、iOS、Android

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 01:42

设计模式：观察者模式

一、模式定义观察者模式属于行为型设计模式，用于建立对象间的一对多依赖关系。当主题（Subject）状态变化时，所有依赖的观察者（Observer）会自动收到通知并更新。

·2025-03-12 00:47

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

Wis4e·2025-03-12 00:09

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

递归实现排列型枚举

从1~n中任选n个数输出所以的排列可能,1usingnamespacestd;constintN=10;ints[N];//全局变量bool型初值为false，int型为0boola[N];//用来做标记避免一次排列时有重复数字重复intn;voiddfs(intu){if(u>n){for(inti=1;i>n;cout<<"方案："<<endl;dfs(1);return0;}

王希希呀·2025-03-12 00:07

智驾技术全链条解析

TrustZone_·2025-03-12 00:28

Java基础_18File类【重点】_递归_IO流【重点】

回顾昨天内容1.TreeSet底层是二叉树会对咱们的存储的数据进行排序从小到大排列存Integer，String存Perosn对象会报错的。Person类不具备排序的功能实现Comparable接口，重写comparaTo2.匿名内部类interfaceA{voidtest();}main{newA(){publicvoidtest(){sout("嘻嘻");}}.test();}4.HashMa

码叔义·2025-03-12 00:28

华为OD E卷 #16 机场航班调度

题目A市机场停放了多架飞机，每架飞机都有自己的航班号CA3385，CZ6678，SC6508等，航班号的前2个大写字母（或数字）代表航空公司的缩写，后面4个数字代表航班信息。

时光回响·2025-03-11 23:53

代码随想录|二叉树|06翻转二叉树

我们在遍历的过程中进行翻转，那么递归和迭代都是可以做的。递归法递归三部曲（1）确定递归函数的参数和返回值参数就是根节点root，返回的也是根节点，所以是TreeNode型。

Paper Clouds·2025-03-11 23:20

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

在工业通信领域，对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性，已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

《物联网安全特辑：从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》

设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向：解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1：OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤

程序员没睡醒·2025-03-11 22:14

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

Python实现链表反转：迭代与递归双解法详解

目录一、问题描述二、核心代码实现2.1迭代法实现迭代法中的prev初始值是None的原因：关键步骤图解2.2递归法实现递归法中要设置head.next=None的原因递归过程拆解三、方法对比与选择建议一

达不溜先生 ୧⍢⃝୨·2025-03-11 21:07

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？

·2025-03-11 20:08

Java开发效率的秘密武器：AI如何重塑你的编码体验？

或者“为什么别人写代码比我快那么多？”今天，我们将揭开一个鲜为人知的秘密——AI正在悄然改变我们的编码方式。在这篇文章中，我将带领你走进Java与AI结合的奇妙世界，揭示那些从未被详细讲述的细节。

Leaton Lee·2025-03-11 20:58

Java 三路快排

其核心思想是将数组划分为三个区域：小于基准值、等于基准值和大于基准值，从而减少不必要的递归和交换三路快排原理分区逻辑：使用三个指针lt（lessthan）、current（当前遍历位置）、gt（greaterthan

18你磊哥·2025-03-11 20:27

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

储能变流器硬件工程师能力提升路径

储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:08

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·2025-03-11 17:07

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