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Mamba-YOLO 精度、速度超越所有YOLO系列模型？

状态空间模型（SSM）：SSM是一种用于建模序列数据的数学模型，能够捕捉长距离依赖关系。Mamba-YOLO将SSM引入到目标检测领域，以解决传统YOLO模型在处理复

Ai多利·2025-05-26 23:43

·2025-05-26 22:13

YOLOv11改进策略【卷积层】| AAAI 2025 风车状卷积PConv，实现感受野的高效扩张

在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。

Limiiiing·2025-05-26 14:22

Python 训练营打卡 Day 21-常见的降维算法

其主要目的包括以下几个方面：1.缓解维度灾难（CurseofDimensionality）背景：当数据维度较高时，样本空间会变得稀疏，导致模型难以捕捉数据的真实分布，出现过拟合或泛化能力下降的问题（例如距离度量失效

帮关下月亮·2025-05-26 10:58

1.5 如何设置一个 TypeScript 项目？

TypeScript的强类型系统可以在开发阶段捕捉潜在错误，从而编写出更可维护、更可扩展的代码。

Raink老师·2025-05-26 08:19

SeeThru 开源项目教程

该项目支持录制回放、图像捕捉和存储以及配置家庭监控设备等功能。SeeThru

莫骅弘·2025-05-26 07:10

[Dify] 在Dify中优雅处理本地部署LLM的Token超限问题

本文将以实际案例出发，介绍如何在Dify中优雅地捕捉并处理Token超限异常，并提供用户友好的提示信息，提升整体使用体验。场景背景：用户输入导致Token超限在很多实际应

技术小甜甜·2025-05-25 18:43

Photographers Companion Pro高级版：专业摄影师的得力助手

它提供了丰富的功能，包括曝光计算、景深计算、白平衡调整等，帮助摄影师在各种拍摄场景下都能精准控制相机参数，提升摄影技能，捕捉更多精彩的瞬间。

东风西巷·2025-05-25 05:50

Chrome 浏览器扩展程序推荐 Top 10

3.FireShot一键捕捉网页截图，编辑并将它们保存为PDF，JPEG，GIF，PNG或BMP；上传，打印，在Photoshop中打开，复制到剪贴

Sinsa_SI·2025-05-24 06:16

LLM推理加速技术如何迁移到传统 Transformer 模型（ASR）

写在前面Transformer模型，自其诞生以来，便以其强大的并行处理能力和对长距离依赖的卓越捕捉，彻底改变了自然语言处理乃至整个人工智能领域的格局。

kakaZhui·2025-05-24 05:04

无人机精准降落与避障模块技术解析

一、运行方式1.多模态感知融合模块通过多传感器协同工作，实时采集下方环境数据：视觉摄像头：捕捉地面特征或预设标记（如二维码、AR标签）实现厘米级定位。

云卓SKYDROID·2025-05-24 04:30

揭秘VIX-N110P高光谱相机：LED灯珠检测新利器！

中达瑞和VIX-N110是一款先进的推扫式红外高光谱相机，其覆盖了400-1000nm的全波段范围，能够精准捕捉到LED灯珠发出的各种光谱信息。与传统的光谱检测设备相比，N110P实际分辨率最高可达

中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-05-23 16:41

推扫式高光谱相机VIX-N230重磅发布——开启精准成像新时代

中达瑞和凭借多年的行业经验和技术积累，敏锐捕捉到这一市场趋势，正式推出全新一代推扫式可见光近红外高光谱相机——VIX-N230。

中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-05-23 16:38

深度学习相比传统机器学习的优势

例如：图像识别：底层网络捕捉边缘、颜色，高层网络组合成物体部件（如车轮、人脸）。自然语言处理（NL

杰瑞学AI·2025-05-23 09:20

NX二次开发跟随鼠标响应的动态预览

用到了鼠标钩子和坐标转换,启动钩子后，程序会一直捕捉你的鼠标响应，会一直执行你实现的代码，所以在数据的处理上一定要严格，不能出现变量未初始化和空指针等情况，不然会造成程序闪退，在程序执行完一定要将钩子卸载干净

曹大师·2025-05-23 07:36

ZED X系列双目3D相机的耐用性与创新设计解析

设备支持高达4K的分辨率，能够捕捉到细腻的画面细节，同时帧率可达120帧每秒，确保动态场景的流畅捕

欣佰特cnbestec·2025-05-23 05:21

机器学习第二十三讲：CNN → 用放大镜局部观察图片特征层层传递

以"识别橘猫图片"为例：识别边缘轮廓捕捉

kovlistudio·2025-05-22 16:34

人形机器人AI训练专用设备

Xsens惯性动作捕捉系统Xsens惯性动作捕捉系统是一套由惯性传感器驱动的可穿戴式的全身动作捕捉系统，可精确捕捉人体运动中的各种精细动作，Xsens惯性动作捕捉系统拥有穿戴方便校准简单、采集数据精准、

BBTSOH15901516044·2025-05-22 10:51

Salesforce开源多模态模型BLIP3-o！图像理解/生成双SOTA，代码/权重/数据集全开放

其核心特点包括：自回归模型与扩散模型的结合：自回归模型生成中间视觉特征，捕捉文本描述中的语义信息，而扩散模型则生成最终的图像。这种结合使得模型在生成高质量图像的同时，能够准确理解图像内容。

天下琴川·2025-05-22 06:55

【TTS回顾】StyleTTS 深度剖析：TTS+风格迁移

富有表现力的语音合成，即能够捕捉和再现人类说话时的韵律、语调、情感和独特风格，已成为TTS领域的核心挑战和前沿方向。传统的并行TTS模型（如FastSpee

kakaZhui·2025-05-22 05:49

CNN、RNN、Transformer对于长距离依赖的捕捉能力分析

卷积网络CNN主要依靠深度来捕捉长距离依赖。但这个过程太间接了，因为信息在网络中实际传播了太多层。究竟哪些信息被保留，哪些被丢弃了，弄不清楚。从实践经验来看，卷积网络捕捉长依赖的能力非常弱。

非自律懒癌患者·2025-05-22 01:49

相机基础常识

**捕捉彩色图像**✅最常见的颜色滤镜阵列是**拜耳滤镜（BayerFilter）**：2.**实现特定的图像效果或分析功能**✅常见的滤镜类型包括：️3.

WwwwwH_PLUS·2025-05-22 01:19

记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题

与传统的前馈神经网络不同,RNNs在隐藏层之间引入了循环连接,使得网络能够捕捉序列数据中的动态行为和长期依赖关系。这种结构使RNNs在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。

AGI大模型与大数据研究院·2025-05-21 17:25

Index-AniSora模型论文速读：基于人工反馈的动漫视频生成

现有奖励模型主要针对现实世界视频，无法捕捉动漫的独特外观和一致性要求。为此，作者提出利用人类反馈对动漫视频生成进行对齐的流程，包括构建首个动漫视频多维

Open-source-AI·2025-05-21 09:06

KOL营销效果统计困境

尤其对于App推广而言，用户从点击广告到下载、注册、付费的链路更长，传统监测手段往往只能捕捉到表层数据（如点击量），无法精准量化每位KOL

tongjiwenzhang·2025-05-21 07:53

spaCy 模型架构与训练循环深度指南：从 Thinc 类型系统到自定义网络实践

在spaCy开发自然语言处理模型时，我们常常会遇到这样的困境：当处理垂直领域文本时，内置的模型架构总是难以精准捕捉任务特征。是直接使用默认配置？还是深入底层自定义网络？

佑瞻·2025-05-20 19:36

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| CPCA：通道先验卷积注意力模块，动态分配注意力权重，并利用多尺度深度卷积模块降低计算复杂度

CPCA（ChannelPriorConvolutionalAttention）通道先验卷积注意力认为通道与空间维度的联合注意力有助于更精准地捕捉目标特征，并且解决了现有注意力机制在处理复杂场景目标检测时自适应能力不足的问题

Limiiiing·2025-05-20 17:55

量化交易：Dual Thrust策略

这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。LarryWilliams通过多年的研究和实践，发现市场中存在一种周期性的波动模式，通过这种模式可以预测价格的短期走势。

python自动化工具·2025-05-20 11:48

《虚实共生：双向映射重塑具身智能决策逻辑》

智能体依赖传感器捕捉环境信息，却常因信息碎片化陷入“只见树木不见森林”的困局。

程序猿阿伟·2025-05-20 10:09

自适应Prompt技术：让LLM精准理解用户意图的进阶策略

欢迎关注评论私信交流~一、核心挑战：传统Prompt的局限性传统静态Prompt（如“请详细回答以下问题”）存在三大瓶颈：意图模糊：用户需求隐含在复杂上下文中，单一指令难以捕捉深层语义。

nine是个工程师·2025-05-20 09:09

实景VR展厅制作流程与众趣科技实景VR展厅应用

在制作过程中，首先需要对展厅进行数据采集，包括使用VR全景拍摄或3D扫描技术来捕捉展厅的每一个细节。这些数据经过后期处理和拼接，形成一个可以360度全景查看的虚拟展厅。随后，根据需求定制化开

zhongqu_3dnest·2025-05-20 09:36

YOLO12改进-模块-引入Convolutional Modulation模块捕捉更丰富的局部 - 全局空间关系，提升目标边界定位精度。

在视觉识别领域，卷积神经网络（ConvNets）擅长捕捉局部空间特征，但在建模全局上下文依赖方面存在不足；VisionTransformers（ViTs）通过自注意力机制能有效建模全局关系，却面临高分辨率图像下计算成本呈二次增长的问题

一勺汤·2025-05-20 01:13

【杂谈】-AI 重塑体育营销：从内容管理到创意释放的全面变革

一张精准捕捉制胜进球瞬间的照片，或是定格胜利时刻那饱含真挚情感的画面，往往能够在球迷与他们挚爱的球队之间搭建起持久且坚实的

视觉与物联智能·2025-05-19 23:28

精益数据分析（58/126）：移情阶段的深度实践与客户访谈方法论

一、移情阶段的核心目标：从问题到机会的精准捕捉移情阶段的核心任务是验证“是否存在值得解决的问题”以及“该问题是否具备商

lilye66·2025-05-19 14:27

PowerBI企业运营分析——客户增减模型（时间区间客户状态分析）

该平台凭借多源数据的整合与关键指标的实时监控，能够迅速洞察业务表现，精准捕捉问题与机遇。

瓶子xf·2025-05-19 08:46

小目标检测的集成融合论文阅读

此外，传统的特征提取方法往往难以捕捉到这些目标的有效表征，因为下采样和卷积操作会导致小目标细节的模糊化。

qq_41627642·2025-05-19 05:57

多头自注意力机制—Transformer模型的并行特征捕获引擎

其中，多头自注意力机制(Multi-HeadSelf-Attention)作为其核心创新组件，通过并行处理多个语义子空间，使模型能够高效捕捉输入序列的全局依赖关系，从而显著提升了特征提取能力。

Stara-AI·2025-05-18 19:20

BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER: NER任务中的融合创新

该模型通过引入GCN捕捉实体

傅阳轩·2025-05-18 19:19

DolphinDB 中高频回测解决方案：期货分钟频 CTA 策略回测实例

CTA策略在现代金融市场中扮演着重要角色，通过技术分析和趋势跟踪，其能够帮助用户捕捉市场动向，实现风险对冲和利润最大化。在中高频交易中，CTA策略对交易效率、盈利能力的助益尤为明显。

DolphinDB智臾科技·2025-05-18 12:03

printf耗时高的原因

初始化流程主要包括信号捕捉、syslog日志初始化、基础服务client组件创建，以及业务组件（如jpeg通道创建、link_server创建等）的初始化。随后，通过逐步注释掉非必要

weixin_42173948·2025-05-18 11:54

OpenCV 光流估计：从原理到实战

在计算机视觉领域，光流估计（OpticalFlowEstimation）是一项至关重要的技术，它能够通过分析视频序列中图像像素的运动信息，捕捉物体和相机的运动情况。

2201_75491841·2025-05-18 04:34

【OpenCV】帧差法、级联分类器、透视变换

一、帧差法（移动目标识别）：好处：开销小，不怎么消耗CPU的算力，对硬件要求不高，但只适合固定摄像头1、优点计算效率高，硬件要求响应速度快，实时性强直接利用连续帧的像素差异检测运动，延迟极低，可实时捕捉动态目标的运动轨迹

钰爱&·2025-05-18 00:34

Captiks无线惯性动捕及步态分析系统：高频采样+400g超宽动态量程，赋能医疗康复、竞技体育、工业检测三大领域，运动轨迹零盲区追踪！”

在运动科学与生物力学领域，精准捕捉人体运动数据是研究与应用的重要基础。传统光学动捕系统虽精度高，但存在环境依赖性强、操作复杂、成本高等局限。

欣佰特cnbestec·2025-05-17 23:31

老司机必备！两款免费无广告下载神器，轻松搞定视频资源

它支持嗅探、缓存捕捉、视频录制，还可自定义抓取资源类型，图片、视频都能一网打尽。打开含视频网页，它自动读取资源，一键即可下载；不确定时，预览功能帮你确认；若视频是

化茧成昼·2025-05-17 00:49

基于OpenCV的人脸微笑检测实现

这个系统能够通过摄像头捕捉视频流，实时检测人脸并识别微笑表情，非常适合初学者学习计算机视觉的基础应用。一、技

知舟不叙·2025-05-16 22:11

智脑进化：神经网络如何从单层感知机迈向深度学习新纪元

例如，当看到一只猫时，视觉皮层的神经元先捕捉边缘特征，再组合成轮廓，最终在高层形成“猫”的抽象概念。1.2感知机：人工

TGITCIC·2025-05-16 18:09

爬虫基础之抓包工具的使用

抓包工具在爬虫开发中非常重要，它们帮助你分析和捕捉网络请求和响应，以便更好地理解数据的获取方式。

小马哥编程·2025-05-16 16:49

前馈神经网络回归(ANN Regression)从原理到实战

前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）作为最基础的神经网络架构，通过多层非线性变换，能够有效捕捉复杂的非线性映射关系，尤其适合处理传统线性模型难以建模的高维、非线性回归问题。

梁下轻语的秋缘·2025-05-16 16:49

双目云台摄像机：双摄安防功能全方位

以下是对这种先进安防设备的详细介绍：一、核心原理双目云台摄像机的核心原理在于利用两个摄像头从不同角度捕捉同一场景，通过先进的算法计算两个图像间的差异（即视差），从而得出场景中物体的深度信息。

合方圆～小文·2025-05-16 07:11

三目云台20倍变焦智能监控技术

以下是对这一概念的详细解释：一、三目变焦功能三目云台摄像机通常配备“长、短、广”三组定焦镜头，每组镜头都有其独特的作用：长焦镜头：用于捕捉远景细节，适合远距离监控。

合方圆～小文·2025-05-16 07:10

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