显著目标检测

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度

shanks66·2025-01-19 04:38

Hutool工具库：Java开发提速的秘密武器

对于开发者而言，如何在保证代码质量的同时，显著提升开发速度，成为了亟待解决的关键问题。

myshare2022·2025-01-19 01:35

Go语言的学习路线

一、Go语言简介Go语言是Google于2007年开发的一种开源编程语言，旨在提高编程的效率，与传统的编程语言相比，Go具有以下几个显著的优点：简洁性：Go设计

技术的探险家·2025-01-18 22:06

标准化可观察量：Web标准新成员及其与RxJS的差异

相较于RxJS这一流行的响应式编程库中的Observables，标准化的可观察量在设计理念与实现细节上均展现出若干显著的不同点，这些差异旨在更好地适应Web环境的特殊需求，提升开发效率与代码的可维护性。

exploration-earth·2025-01-18 21:32

【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

hdfs和hive对于小文件的处理方案

一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响，主要包括：占用过多的存储空间：每个小文件都会占用一个独立的Block，导致存储资源的浪费。

二进制_博客·2025-01-18 19:35

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

尽管大多数用户熟悉其基本功能，但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能，帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。

·2025-01-18 18:05

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。

扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

GPLv3.0协议介绍

二、主要特点传染性：这是GPLv3.0最显著的特点。任何基于GPLv3.0软件开发的衍生作品

萌萌哒240·2025-01-18 16:13

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差

少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。

少林码僧·2025-01-18 16:12

Python编程与在线医疗平台数据挖掘与数据应用交互性研究

Allen_LVyingbo·2025-01-18 13:48

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

LabVIEW 蔬菜精密播种监测系统

该系统充分发挥高精度传感器的感知能力以及先进软件的强大数据处理与控制能力，显著提高了播种作业的

LabVIEW开发·2025-01-18 11:33

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

【设计模式-结构型】享元模式

这种共享机制显著减少了内存的使用，提高

博一波·2025-01-18 09:48

企业级应用的历史、现状与未来：技术转移与问题优化

在技术发展的过程中，企业级应用的架构和实现方式经历了显著的变化。本文将探讨企业级应用的历史、现状及未来，并分析技术演进中问题转移与优化的现象。

自由鬼·2025-01-18 08:16

BOOST c++库学习之 lockfree库入门实战指南以及使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子

无锁数据结构避免了传统的锁操作（如互斥锁）带来的性能瓶颈和复杂性，尤其在多核处理器系统中能够显著提高效率。

Narcotis·2025-01-18 07:05

R语言的正则表达式

尤其是在R语言这一数据分析的强大工具中，掌握正则表达式的使用能够显著提高我们的工作效率。本文将对R语言中的正则表达式进行深入探讨，从基本概念到实际应用，力求让读者能够全面理解并运用这一技术。

代码驿站520·2025-01-18 06:52

附原文 |《2024年漏洞与威胁趋势报告》深度解读

这一年，新发现漏洞的数量出现了前所未有的增长态势，其中高危或严重级别的漏洞占比高达一半，漏洞利用的时间线显著缩短，然而平均修复时间却过长。

·2025-01-18 05:13

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

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

引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。

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

Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别？思维导图代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。

用心去追梦·2025-01-17 22:20

无人机桨叶数量设计科普！

四叶桨及以上：桨叶数量增加，推力显著提升，适合重载无人机

云卓SKYDROID·2025-01-17 20:02

2024年处理器终极攻略：理清思路，精准选购！

这些新品在技术参数、功能特性及性能表现上均有显著提升，为数据中心的产品迭代注入了新的活力，同

·2025-01-17 19:32

【Linux探索学习】第二十五弹——动静态库：Linux 中静态库与动态库的详细解析

它们在编译、链接、内存管理以及程序的性能和可维护性方面有着显著的差异。了解静态库与动态库的区别和使用方式，有助于开发者根据实际需求选择最适合的解决

GG Bond.ฺ·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

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

特斯拉Model 3和Model Y的热管理与热泵技术探究

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：特斯拉Model3和ModelY采用的热管理策略和热泵技术是电动汽车领域的核心技术之一，该技术显著提升了车辆的能效和冬季续航能力。

沉默的大羚羊·2025-01-17 15:52

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

摘要T检验（T-test或Student'sT-test）是统计学中用于比较两组数据均值是否存在显著差异的重要工具。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

数据结构之B树详解(极简)

一个恰当的数据结构选择可以显著提高算法的效率，降低时间复杂度和空间复杂度。因此，熟练掌握并理解各种数据结构对于软件工程师和计算机科学家来说至关重要。

初眸࿐·2025-01-17 15:17

Java基础-常用API-Object类

继承是面向对象最显著的一个特性。继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。Java是单继承语言，所有的类都有一个共同的父类，就是Object类。

·2025-01-17 14:40

deepin 中 apt 与 dpkg 安装包管理工具的区别

它们在功能和使用场景上有一些显著的区别。本文将详细介绍这两种工具的主要区别以及它们的常用命令。1.主要区别1.1dpkg功能：dpkg侧重于本地软件包的管理。

慵懒的猫mi·2025-01-17 14:37

AI赋能编程培训：高效构建Nuxt.js应用

幸运的是，AI代码生成工具的出现，为我们提供了一种全新的学习和开发方式，显著提升了学习效率和开发速度。高效学

·2025-01-17 14:01

Java中的延迟加载与即时加载：JPA与Hibernate的使用指南

然而，在处理复杂关系数据时，加载策略（即延迟加载和即时加载）会显著影响性能和内存使用。因此，理解并

微赚淘客系统@聚娃科技·2025-01-17 12:23

Java并发编程：线程池优化实战指南

它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。

莫非技术栈·2025-01-17 11:48

Ubuntu下Nginx配置ModSecurity详细思路及过程

在Nginx中配置ModSecurity，可以显著增强Web应用的安全性。

·2025-01-17 09:20

多云架构下JuiceFS实现一致性与低延迟数据分发的深度解析

JuiceFS的这种设计使其在多云架构中具有显著的优势，能够提供一致性和低延迟

GZM888888·2025-01-17 07:37

AI赋能Flutter开发：用AI写代码工具ScriptEcho加速你的学习之旅

但别担心，现在有了AI写代码工具，例如ScriptEcho，可以显著降低学习门槛，加速你的学习进程。AI赋能Flutter开发：Sc

·2025-01-17 05:13

ZAB 和 Paxos 算法的联系与区别？思维导图代码示例（java 架构)

ZAB和Paxos算法的联系与区别ZAB(ZooKeeperAtomicBroadcast)和Paxos都是用于分布式系统中达成共识的算法，但它们在设计目标、应用场景以及实现细节上存在显著差异。

用心去追梦·2025-01-17 05:51

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

ProtonBase 荣获 Datafun “数智技术最佳探索奖”

由DataFun社区颁发的“星空奖-数智技术最佳探索奖”旨在表彰数智技术领域取得显著成就的创新技术，特别是那些具有卓越创新性、实用性和自主知识产权的产品，解决了用户的实际需求，产生了积极的社会和经济效益

·2025-01-17 00:34

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。

·2025-01-16 23:25

GET 和 POST 请求的区别

GET和POST是HTTP协议中最常用的两种请求方法，它们在功能和使用场景上有显著的区别。以下是它们的主要区别：1.用途GET：用于从服务器获取资源，通常用于查询数据。

DaXiongJoker·2025-01-16 23:01

JDK 21新特性

JDK21是于2023年9月19日发布的长期支持（LTS）版本，带来了多个显著的特性和改进，旨在提升开发者的工作效率、应用性能和语言表达能力。