深度学习-目标检测篇第72页

SpringBoot中运行Yolov5程序

SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域，目标检测是一个热门且实用的技术

eqa11·2025-01-30 09:58

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

C#使用实体类Entity Framework Core操作mysql入门：从数据库反向生成模型2 处理连接字符串

源码指引：github源码指引_初级代码游戏的博客-CSDN博客本文接上一篇：C#使用实体类EntityFrameworkCore操作mysql入门：从数据库反向生成模型-C

初级代码游戏·2025-01-30 08:56

对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力

我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在

AIWritePaper官方账号·2025-01-30 07:49

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

VUE vue.use()引用js文件方法

写了上一篇文章后，我尝试了在一个js文件里面放两个公共控件，结果一直报方法找不到的问题，初学vue，有些语法不太了解，研究了一下午，最后解决，分享下。

爱学习的小康·2025-01-30 07:18

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。

大禹智库·2025-01-30 07:13

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

高级java每日一道面试题-2025年01月24日-框架篇[SpringBoot篇]-如何理解 Spring Boot 中的 Starters(启动器) ?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:如何理解SpringBoot中的Starters(启动器)?我回答:一、Starters的定义与作用1.定义Starters是SpringBoot中的一组预定义依赖关系，这些依赖被封装在一个单一的包中。它们简化了Maven或Gradle配置文件中的依赖项声明，并自动配置和管理相关依赖项。2.作用简化依赖管理：通过引入一个starter，可以自动引入所有必要的

java我跟你拼了·2025-01-30 05:01

YOLO 目标检测编程详解

引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，因其速度快且准确度高而广受好评。

不知名靓仔·2025-01-30 04:56

spi设备驱动开发

很幸运还是找到了一篇：Linuxspi设备驱动：https://blog.csdn.net/liangzhenliang/article/details/46629155简单总结：1、使用设备树开发驱动

binn_chern·2025-01-30 04:26

Go每天一篇(day64)----panic()和recover()

一、今日题目下面列举的是recover()的几种调用方式，哪些是正确的？A.funcA(){recover()panic(1)}B.funcmain(){deferrecover()panic(1)}C.funcmain(){deferfunc(){recover()}()panic(1)}D.funcmain(){deferfunc(){deferfunc(){recover()}()}()pa

微笑向暖_li·2025-01-30 04:24

Python实现YOLO目标检测

#-*-coding:utf-8-*-#载入所需库importcv2importnumpyasnpimportosimporttimedefyolo_detect(pathIn='',pathOut=None,confidence_thre=0.5,nms_thre=0.3,jpg_quality=80):#pathIn：原始图片的路径#pathOut：结果图片的路径#label_path：类别标

我专门写bug·2025-01-30 04:54

【yolo目标检测】交通标志检测

Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的实时目标检测算法

鱼弦·2025-01-30 04:54

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+MobileNetV2（2018）: 相比于 MobileNetV1 而言准确率更高，模型更小；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.MobileNetv2介绍摘要亮点优势3.MobileNetv2

算法conv_er·2025-01-30 02:42

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+TransNext特征提取网络（CVPR2024）: 基于YOLOv11的主干网络改进超轻量；

YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏目录YOLOV11目标检测-主干网络改进实例与创新改进专栏本文介绍1.完整代码获取2.TransNext介绍摘要亮点优势3.TransNext网络结构图

算法conv_er·2025-01-30 02:12

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

上一篇介绍了10个检测AI率的在线工具。本篇来说说AI率到底是如何检测出来的？该如何有效降低论文的AI率？

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11

算法conv_er·2025-01-30 02:08

机器学习Day01

人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径

酒脑猫·2025-01-30 02:06

【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Hbase八股文

本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)

王知无(import_bigdata)·2025-01-30 01:35

消息队列篇--通信协议篇--STOMP（STOMP特点、格式及示例，WebSocket上使用STOMP，消息队列上使用STOMP等）

STOMP（SimpleTextOrientedMessagingProtocol，简单面向文本的消息传递协议）是一种轻量级、基于文本的协议，旨在为消息代理（消息队列）和客户端之间的通信（websocket）提供一种简单的接口。它通常运行在TCP或WebSocket之上，并广泛用于实现发布/订阅、点对点消息传递等模式。STOMP提供了一种简单的机制来发送和接收消息，适用于各种消息中间件系统，如Ac

weisian151·2025-01-30 01:34

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

工业互联网：工控安全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

1.工业控制系统是什么？工业控制系统（IndustrialControlSystem,ICS）是一种集合了计算机技术、通信技术和控制技术的自动化控制系统，专门设计用于工业生产和关键基础设施的监控、管理和控制，以确保工业过程的高效、精确运行，包含多个组成部分：（1）监控和数据采集系统（SupervisoryControlandDataAcquisition，SCADA）：用于远程监控地理分布广泛的工

leah126·2025-01-30 01:03

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

鸿蒙HarmonyOS 5.0开发：典型场景开发-创建应用静态快捷方式

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）创建应用静态快捷方式静态快捷方式是一种在系统中创建的可以快速访问应用程序或特定功能的链接

炫酷盖茨猫先生·2025-01-29 23:48

MYSQL学习笔记(六)：聚合函数、sql语句执行原理简要分析

前言：学习和使用数据库可以说是程序员必须具备能力，这里将更新关于MYSQL的使用讲解，大概应该会更新30篇+，涵盖入门、进阶、高级(一些原理分析);这一篇是内容较少，主要讲解：聚合函数和简要介绍sql语句执行过程

羊小猪~~·2025-01-29 22:15

【计算机视觉】目标跟踪应用

视频帧由t到t+1的检测，虽然也可以使用目标检测获取，但实际应用中往往是不可行的，原因如下：目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置，预测其在下一帧图像中的位置。

油泼辣子多加·2025-01-29 22:14

UE4的导航系统：基于Tile的导航

Github上有更为详细的源码、Demo和说明：https://github.com/recastnavigation/recastnavigation这一篇会阐述UE4是如何划分Tile，并基于Tile

你一身傲骨怎能输·2025-01-29 22:09

工作总结：压测篇

前言压测是测试需要会的一项技能，作为开发，有点时候也要会一点压测。也是被逼着现学现卖的。一、压测是什么，以及压测工具的选择压测，即压力测试，是一种性能测试手段，通过模拟大量用户同时访问系统，来测试系统在高负载情况下的性能表现，如响应时间、吞吐量、资源利用率等，以发现系统的性能瓶颈和潜在问题。压测工具有很多，目前测试的业界开源主流是JMeter，商用版比较有名的是LoadRunner。但这两个不是学

小雨凉如水·2025-01-29 21:00

【热门主题】000045 分布式数据库：技术演进与应用探索

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！

宝码香车·2025-01-29 21:56

【热门主题】000059 分布式数据库：技术演进与未来展望

前言：哈喽，大家好，今天给大家分享一篇文章！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！

宝码香车·2025-01-29 21:56

Python----QT篇基础篇（一）

1defcreate_window():#创建QApplication对象app=QApplication(sys.argv)#创建一个QWidget窗口window=QWidget()#设置窗口标题window.setWindowTitle('姓名')#设置窗口的位置和大小window.setGeometry(20,400,500,500)#x,y,width,height#创建一个垂直布局管理

K0711·2025-01-29 20:53

linux GPMC驱动调试笔记

学习这个事情还是要有连续性才能找到节奏，包括之前的JSP&Servlet的学习也耽搁了不少，远不如上个月来的充实，也是时候写一篇博客记录一下最近做项目的一些进展。废话不多说，先来简单介绍一下GPMC。

NearXDU·2025-01-29 20:22

STM32 ADC

技术详细解+程序示范（FREERTOS+HAL+多通道+DMA）-知乎(zhihu.com)记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客【STM32】ADC_stm32adc-CSDN博客STM32——ADC篇（

Asa319·2025-01-29 19:43

逆向工程入门 - 社交平台移动端发微博 API 分析

前言:继上一篇博客详述了使用JS注入绕过msedgedriver的字符处理逻辑并触发表单提交元素后,为更深入地理解某知名社交平台的前端逻辑,开始尝试使用浏览器的开发者工具,以更深入地理解Web开发的底层原理

dreadp·2025-01-29 18:05

逆向工程入门 (二)：获取评论/点赞微博的 API

逆向工程入门(二)：获取评论/点赞微博的API前言在上一篇博客中，我们成功逆向获取了域名m.weibo.cn的发微博API。

dreadp·2025-01-29 18:05

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录

Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全

十小大·2025-01-29 16:47

远动传输规约之IEC60870-5-104篇

1)IEC-60870-5-104的规约结构IEC-60870-5-104远动规约使用的参考模型源出于开放式系统互联的ISO-OSI参考模型，但它只采用其中的5层，其结构如图所示：IEC60870-5-104实际上是将IEC60870-5-101与TCP／IP（TransmissionControlProtocol／InternetProtocol）提供的网络传输功能相组合，使得IEC60870-

木木0o0欧尼·2025-01-29 16:14

如何用Python训练一个AI模型（超详细教程）非常详细收藏我这一篇就够了！

引言人工智能（AI）——一个熟悉又神秘的词汇。我们常听说它可以生成诗歌、编写代码、创作艺术，甚至回答各种问题。然而，当你想亲手实现一个“AI模型”时，却可能感到无从下手。这篇教程正是为你准备的，将带你从零开始，逐步掌握从“AI新手”到“能够搭建AI模型”的核心技能。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一、AI的基本概念1.什么是AI模型？AI模型是通过训练得到的一种程序，能够利用海

程序员二飞·2025-01-29 15:42

基于vue-advanced-chat组件自义定聊天（socket.io+vue2）

通过上一篇文章https://blog.csdn.net/beekim/article/details/134176752?

键.·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。

IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。

IT古董·2025-01-29 15:07

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14

当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。

落痕的寒假·2025-01-29 14:00

详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm

在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。

yyytucj·2025-01-29 13:57

100天精通Python（爬虫篇）——第113天：‌爬虫基础模块之urllib详细教程大全

文章目录1.urllib概述2.urllib.request模块1.urllib.request.urlopen()2.urllib.request.urlretrieve()3.urllib.request.Request()4.urllib.request.install_opener()5.urllib.request.build_opener()6.urllib.request.Abstr

袁袁袁袁满·2025-01-29 12:05

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。

drebander·2025-01-29 11:24

推荐频道

深度学习-目标检测篇