改进yolo

Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm

本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的，可以参阅其论文笔记1。
愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

Llama改进之——SwiGLU激活函数

引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1，该激活函数取得了不错的效果，得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体，其中包含了GLU和Swish激活函数。
愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

JDK 25 功能预览：Java 生态的重大升级

JDK25计划于2025年9月发布，作为长期支持版本（LTS），它将为Java生态带来多项重要的语言增强、性能优化、安全改进以及体验优化，以下是对JDK25主要预期功能的详细介绍。
深盾科技·2025-07-04 00:31

YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称：：[‘凹槽’，‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张，8:1:1比例划分train：1152张，val：144张，test：144张标注文件为YOLO
OICQQ67658008·2025-07-03 23:59

将代码上传到 GitHub 的详细步骤

Git是一个分布式版本控制系统，它允许你对代码的每一次更改进行跟踪和管理。你可以根据你的操作系统，从Gith
纸鸢666·2025-07-03 22:17

RK3576 Yolo 部署

1.开发背景Ubuntu下实现yolo计算比较常见，现实中我们需要在各种嵌入式板卡上实现yolo模型，在板卡上运行yolo也是常态。主要参考官方github和野火教程。
·2025-07-03 21:41

基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术（2 相关工作-2.4提高信号质量）

最后，我们展示了现有方法在不同数据集上的SOTA改进。总之，该分类法如下：1)数据集2)提取空间特征利用拓扑结构、设计空间操作符、分离通道功能、学习参数化拓扑、分区层次结构。
路由跳变·2025-07-03 18:21

基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略
吃兔子的大脑腐·2025-07-03 17:13

【YOLOv11】ultralytics最新作品yolov11 AND 模型的训练、推理、验证、导出 以及 使用

目录一ultralytics公司的最新作品YOLOV111yolov11的创新2安装YOLOv113PYTHONGuide二训练三验证四推理五导出模型六使用文档：https://docs.ultralytics.com
Jackilina_Stone·2025-07-03 16:36

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-split_dota.py

split_dota.py1.所需的库和模块2.defbbox_iof(polygon1:np.ndarray,bbox2:np.ndarray,eps:float=1e-6)->np.ndarray:3.defload_yolo_dota
红色的山茶花·2025-07-03 16:34

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-augment.py

augment.pyultralytics\data\augment.py目录augment.py1.所需的库和模块2.classBaseTransform:3.classCompose:4.classBaseMixTransform:5.classCutMix(BaseMixTransform):6.classCopyPaste(BaseMixTransform):7.defv8_transfo
·2025-07-03 15:30

基于深度学习的草莓成熟度检测系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集

引言随着农业科技的发展，智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要，尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果，其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验，劳动强度大且容易出现误差，因此，基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术，尤其是卷积神
YOLO实战营·2025-07-03 12:38

C++11 发展概述、列表初始化、右值引用与移动语义

它引入了大量更改，标准化了既有实践，并改进了对C++程序员可用的抽象。在它最终由1S0在2011年8月12日采纳前，人们曾使用名称“C++0x”，因为它曾被期待在2010年之前发布。
码农学徒_·2025-07-03 10:50

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。
·2025-07-03 08:37

ollama v0.9.4 详解：联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级

作为一款备受关注的本地AI模型管理工具，Ollama在最新发布的v0.9.4版本中带来了多项重磅改进和全新功能，提升了用户体验和应用场景的灵活性。
·2025-07-03 08:03

mysql数据一致性

前言美团酒店直连项目自2013年末开始，通过业务上的不断完善和技术上的不断改进，至今已经接入200多家供应商，其中在线酒店3万以上，在线SPU30万以上。
·2025-07-03 06:26

LabVIEW用户界面设计

使用前面板控件、分隔栏和窗格、窗口设置等等，改进前面板的易用性。也可使用事件增强用户界面的功能。编辑添加图片注释，不超过140字（可选）设计前面板输入控件和显示控件是前面板的重要组成部分。
·2025-07-03 05:46

【AI】闭环反馈：构建从用户处学习的人工智能

外部视角”用户信号类型用户信号的价值模型指标为何难以独立支撑产品成功如何设计AI产品的全面反馈闭环一、统一成功标准：模型指标+用户价值二、用户信号的数据采集策略三、整合多源数据流四、分析与洞察从反馈到改进
秋说·2025-07-03 04:05

yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结（yolov1）

yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本，分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物，所以这段时间重点看了这两篇论文，并实现了对应的tensorflow代码。
CHAO JIANG·2025-07-03 00:07

Paper Reading《SoK: Prudent Evaluation Practices for Fuzzing》

tp=&arnumber=10646824IEEESSP20241Introduction（背景意义）模糊测试是发现软件漏洞的高效方法，被Meta、Google等企业广泛应用，且大量学术研究持续改进其技术
小苑同学·2025-07-02 22:23

.NET 8/9异步编程黄金法则：零缺陷与性能飞跃实战

NET8/9通过托管线程池优化、服务器GC改进和编译器增强，为开发者提供了更安全高效的异步编程环境。本文将通过10个真实场景、20段代码示例和深度性能分析，手把手教你规避异步开发的常见陷
·2025-07-02 20:07

PgSQL内核特性 | Brin索引

现有列存比如Infobright、Parquet、hydra等都对存储进行了类似的改进，在每个block中增加了
yzs87·2025-07-02 19:56

人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
weisian151·2025-07-02 16:38

HALCON: HALCON 20.11.0.0 Progress主要新特性

HALCON:HALCON20.11.0.0Progress主要新特性改进了基于形状的匹配在HALCON20.11中，对基于形状匹配的核心技术进行了改进，尤其是针对低对比度和高噪声的场景。
机器视觉001·2025-07-02 12:09

Keras环境复现代码（二）

PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的：学习和实现PPO算法，这是一种改进的策略梯度方法，通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

环境模块：全面掌握Shell环境变量与别名管理

此工具在处理复杂依赖关系和多版本软件环境中不可或缺，社区支持确保了其不断改进。1.环境模块工具简
薯条说影·2025-07-02 08:38

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法，构建了一个智能线上问诊平台。
神经网络15044·2025-07-02 08:04

yolov11细节图

C3kclassC3k(C3):"""C3kisaCSPbottleneckmodulewithcustomizablekernelsizesforfeatureextractioninneuralnetworks."""def__init__(self,c1,c2,n=
有人给我介绍对象吗·2025-07-02 07:25

Django REST framework - 测试

——JacobKaplan-MossRESTframework包含了一些扩展Django现有测试框架的辅助类，从而改进了对发出API请求的支持。
·2025-07-01 21:58

信创软件的架构、设计、推进实施策略等参考

市场驱动：以市场调研和用户反馈为主要驱动，持续改进。版本管理：定期发
极创信息·2025-07-01 21:47

YOLOv10 全面升级解析：关键改进点一文掌握

✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型，在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。
要努力啊啊啊·2025-07-01 20:10

Cursor黑科技：AI编程实战技术文章

编程领域的独特定位文章目标：展示Cursor的核心功能与实战应用Cursor的核心功能解析智能代码补全：基于上下文的代码生成能力自然语言转代码：通过对话式交互生成完整功能模块代码重构与优化：自动化识别并改进代码质量错误诊断与修复
yuehui001·2025-07-01 18:59

【JS-6.3-数组函数形参默认值】ES6 数组函数形参默认值：提升代码健壮性的优雅方式

ES6(ECMAScript2015)引入了许多强大的新特性，其中函数参数的默认值是一个显著改进，它让我们能够以更简洁、更安全的方式处理参数缺失的情况。
AllenBright·2025-07-01 18:21

如何规范式编写yaml文件

1.2可以使用#书写注释，比起JSON是很大的改进。1.3对象（字典）的格式与JSON基本相同，但Key不需要使用双引号,使用{a,b,c}。
小小小糖果人·2025-07-01 16:42

ESXi 8 相较于 ESXi 7 升级

以下是关键改进点的详细对比：‌对比维度‌‌ESXi7‌‌ESXi8‌‌核心优势‌‌硬件支持‌•支持旧代CPU•PCIe3.0•最高6TBRAM•IntelSapphireRapids•AMDEPYC7003
SZHCI·2025-07-01 15:33

YOLOv11性能评估全解析：从理论到实战的指标指南

在目标检测领域，YOLO系列模型以其卓越的速度-精度平衡成为行业标杆。当我们训练或使用YOLOv11模型时，一个核心问题始终存在：如何量化模型的性能？
芯作者·2025-07-01 12:17

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1:np.ndarray,box2:np.ndarray,iou:bool=False,eps:float=1e-7)->np.ndarray:3.defbox_iou(box1:torch.Tensor,box2:torch.Tensor,eps
红色的山茶花·2025-07-01 12:44

YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py

utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes:t
红色的山茶花·2025-07-01 12:43

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classDFLoss(nn.Module):5.classBboxLoss(nn.Module):6.classv8DetectionLoss:7.classE2EDetec
红色的山茶花·2025-07-01 12:43

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-utils.py

utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.defbias_init_with_prob(prior_prob=0.01):4.deflinear_init(module):5.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):6.defmulti_scal
红色的山茶花·2025-07-01 12:13

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py

predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor
红色的山茶花·2025-07-01 12:13

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py

torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
红色的山茶花·2025-07-01 11:11

《三生原理》如何改进阴阳参数冷启动？

AI辅助创作：《三生原理》通过‌动态参数耦合‌与‌跨域迁移学习‌优化阴阳参数冷启动问题，显著降低15%的初始化成本并提升收敛效率，具体技术路径如下：一、动态参数化生成引擎‌‌阴阳本体的递归约束‌基于素数基底（阴元=2，阳元=3）构建参数化公式：p=3(2n+1)+2(2n+m+1)(m∈{0,1,2,3,4})通过约束参数mm的取值空间（对应五行属性），压缩冷启动搜索范围在华为高斯实验室的量子加密
葫三生·2025-07-01 08:51

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-autobackend.py

autobackend.pyultralytics\nn\autobackend.py目录autobackend.py1.所需的库和模块2.defcheck_class_names(names:Union[List,Dict])->Dict[int,str]:3.defdefault_class_names(data:Optional[Union[str,Path]]=None)->Dict[in
红色的山茶花·2025-07-01 06:14

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3
郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

论文地址：YOLOv12:Attention-CentricReal-TimeObjectDetectors代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12提升
·2025-07-01 03:54

D-FINE模型详解及代码复现

它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3，重新定义了边界框回归任务，显著提升了实时目标检测的性能上限。
清风AI·2025-07-01 03:23

ECMAScript 2019（ES2019）：数组与对象操作的精细化升级

历史意义：作为ES6之后的第四次年度更新，ES2019聚焦于数组、对象和字符串操作的精细化改进，提升开发效率和代码可读性。
DT——·2025-07-01 02:14

YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
博导ai君·2025-06-30 23:25

Java 中 DataSource-数据源 的基础介绍

ConnectionPool）1.3二者关系1.4DataSource接口二、DataSource解决的问题与优势2.1DataSource的作用2.2传统方式的局限性2.3使用连接池DataSource的改进三
·2025-06-30 22:44
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