芒果YOLOv5深度改进教程

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程
·2025-01-20 23:55

OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化，可解析屏幕截图和用户指令；U-MATH数据集上线

AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程
·2025-01-20 23:52

Vue 3.5 中的 useId：深入解析与应用实践

随着Vue3.5的发布，开发者们迎来了许多新特性和改进。其中，useId是一个备受关注的工具函数，它为开发者提供了一种简单而高效的方式来生成唯一的ID。
·2025-01-20 23:21

FORCE 原动力大会｜火山引擎边缘云亮点干货先知晓！

只有真正实现大模型的深度融合，
·2025-01-20 22:19

React 19新特性探索：提升性能与开发者体验

React19作为最新的版本，引入了一系列令人兴奋的新特性和改进，旨在进一步提升应用的性能、开发效率和用户体验。
·2025-01-20 22:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO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:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络
YOLO大师·2025-01-20 22:47

探索AI API版本管理与流式传输实现

技术背景介绍API版本管理涉及到如何在不破坏现有客户端代码的情况下，逐步引入新的功能和改进。这对于AI服务尤为重要，因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则，并
qwe54165a4wd·2025-01-20 22:47

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程
·2025-01-20 22:17

Vue项目打包部署与路由配置深度解析

在Vue.js项目的开发和部署过程中，配置打包路径和路由模式是两个至关重要的环节。下面，我们将详细探讨如何根据需求将Vue项目打包部署到域名的根路径或二级路径，并深入解析hash路由与history路由的配置方法。一、Vue项目打包部署1.配置vue.config.jsvue.config.js是VueCLI项目的配置文件，用于定制项目构建过程中的各种选项。其中，publicPath属性决定了打包
·2025-01-20 22:46

未来前端发展方向：深度探索与技术前瞻

未来前端发展方向：深度探索与技术前瞻在数字化浪潮席卷全球的今天，前端开发作为连接用户与数字世界的桥梁，其重要性不言而喻。随着技术的不断进步和市场的不断变化，前端开发领域正经历着前所未有的变革。
·2025-01-20 22:44

探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析

探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration
刘通双Elsie·2025-01-20 22:14

使用LangChain构建简单LLM翻译应用

技术背景介绍在本教程中，我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型（LLM）应用程序，该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。
fGVBSAbe·2025-01-20 22:13

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。
cda2024·2025-01-20 22:42

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程
·2025-01-20 22:08

PyCharm安装PyQt5及工具详细教程

PyCharm安装PyQt5及工具详细教程PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），而PyQt5是一个用于创建GUI应用程序的流行Python库。
JustLikeRun·2025-01-20 22:39

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。
是Dream呀·2025-01-20 21:39

四大.NET ORM框架深度对比：EF Core、SqlSugar、FreeSql与Dapper的性能、功能与适用场景

在对比EntityFrameworkCore（EFCore）、SqlSugar、FreeSql和Dapper这四种常用的.NETORM框架时，我们可以从多个维度进行详细的梳理和总结。以下是对这些框架的对比，包括应用场景、优势、劣势，并尝试通过表格形式展示关键数据（尽管ORM框架的对比通常难以直接量化到具体的数据点，但我会尽量通过描述性信息来呈现）。ORM框架对比总结框架名称应用场景优势劣势EFCo
m0_74823983·2025-01-20 20:29

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术
郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
想成为高手499·2025-01-20 20:23

Kylin入门教程

引言ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop上的多维分析（OLAP）能力，使得超大规模数据集的实时查询和分析成为可能。它通过预计算数据立方体来加速查询，使得复杂查询可以在亚秒级响应。本文将详细介绍Kylin的基本概念、安装与配置、基本操作及高级功能，帮助你全面掌握这款强大的数据分析工具。第一部分：Kylin简介1.1什么是Kylin？Kylin是由eBay开发并捐赠给Ap
-龙川-·2025-01-20 20:23

ASP.NET Core N-Tier 架构 Web API 项目教程

ASP.NETCoreN-Tier架构WebAPI项目教程aspnetcore.ntier.NETCoreN-TierarchitectureWebApisampleproject.项目地址:https
蓬为宜·2025-01-20 19:22

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中，整个流程可以大致划分为两大部分：前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心，通过用户的输入、关键词提取、检索和问
和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

ros2_control 6 自由度机械臂

本教程
kuan_li_lyg·2025-01-20 19:46

全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解

无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。
花千树-010·2025-01-20 18:05

FPGA与ASIC：深度解析与职业选择

IC（集成电路）行业涵盖广泛，涉及数字、模拟等不同研究方向，以及设计、制造、封测等不同产业环节。其中，FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）是两种重要的芯片类型，经常让初入行者或转行者面临选择难题。本文将深入剖析FPGA与ASIC的区别，帮助读者更好地理解并做出职业规划。概念辨析FPGA(FieldProgrammableGateArray)：本质上是一种芯片，允许用户通过编程配置
博览鸿蒙·2025-01-20 18:03

深度解析 React 合成事件：机制、作用及与 Vue 事件机制的对比

在前端开发领域，React与Vue作为两款备受瞩目的框架，凭借独特的设计理念和技术架构，为开发者打造出截然不同的开发体验。React的合成事件是其核心亮点之一，Vue则采用了别具一格的事件处理机制，二者的差异背后蕴藏着多方面的考量。一、React合成事件的底层剖析（一）事件创建与封装细节当DOM事件触发，React会第一时间在内部事件池中检索对应的合成事件实例。若未找到，便依据原生事件类型，像cl
·2025-01-20 18:03

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测
·2025-01-20 18:28

使用Scrapy抓取图片网站的图片：完整教程与实战案例

引言在互联网时代，图片已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。随着社交媒体、电子商务、新闻网站等平台的普及，图片的需求量和使用量不断增加。因此，如何高效、便捷地抓取网站上的图片，成为了许多数据工程师、爬虫开发者以及数据科学家需要解决的问题。Scrapy是Python中一个非常强大且广泛使用的爬虫框架。它不仅提供了强大的抓取能力，还能够轻松地处理大规模数据抓取和高效的数据存储。Scrapy适合处理
Python爬虫项目·2025-01-20 18:01

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。
·2025-01-20 18:56

夜莺 v8 第一个版本来了，开始做有意思的功能了

其实这个系列中有些功能早就想改进了，但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑，一直没有动作。现在基础打
·2025-01-20 18:22

deepin下载mysql教程

官方下载Mysql8.2支持here解压到需要的文件夹去(建议放到/opt/mysql/mysql8)建立mysql的用户与组（groupaddmysql&&useradd-r-gmysqlmysql）创建软链接到系统中,后继服务与配置中会使用到cd/usr/local&&sudoln-s/opt/mysql/mysql8mysql8cd/usr/bin&&sudoln-s/opt/mysql/m
·2025-01-20 17:19

Web三维CAD绘制一个窗户模型

在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法，可通过官方的入门教程来搭建一个最基本的项目模板
·2025-01-20 17:18

VictoriaMetrics 中文教程（10）集群版简介

VictoriaMetrics中文教程系列文章：VictoriaMetrics中文教程（01）简介VictoriaMetrics中文教程（02）安装VictoriaMetrics中文教程（03）如何配置
·2025-01-20 17:17

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-20 17:47

做python少儿编程教程-超好玩的Python少儿编程

1.作者有14年的计算机培训经验，能抓住青少年的学习心理。2.超过180分钟的视频讲解，可下载也可扫码直接观看。《超好玩的Python少儿编程》是写给青少年读者的编程学习用书，主要通过游戏及作品的实例来讲解Python的编程方法，引导青少年在快乐中学习编程。通过游戏编程实例及有趣的作品，让青少年参与其中，培养他们独立分析问题和解决问题的能力，提高他们的探索精神，为今后进一步深入学习编程打好基础。《
weixin_37988176·2025-01-20 17:54

云原生周刊：K8s 生产环境架构设计及成本分析

通过实时监控和数据分析，KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈，并提供改进建议，以支持Kuber
·2025-01-20 17:45

鸿蒙开发教程实战案例源码分享-搜索无缝转场跳界面效果

鸿蒙开发教程实战案例源码分享-搜索无缝转场跳界面效果搜索框用下无缝转场效果，不错，给用户的感觉你没跳转界面，还是在本界面搜索，挺高大上的。
893151960·2025-01-20 17:52

逐梦华为 HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅

逐梦华为HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，网络通信技术宛如基石般撑起了全球信息交互的大厦。
芜湖，皇冠·2025-01-20 16:46

三套uniapp视频教程，让你彻底搞懂uniapp。学习路上助你一臂之力！

Uniapp开发：视频教程的助力之旅在当今数字化飞速发展的时代，移动应用开发已成为众多开发者关注的焦点领域。
guoguo507·2025-01-20 16:45

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而，空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此，提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力（RFA）。现有的空间注意力机制，如卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力（CA），仅关注空间特征，未能完全解决卷积核参数共享
挂科边缘·2025-01-20 15:36

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/
安陆米香·2025-01-20 15:05

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

Python制作BI图表（Temps）

下面是一个详细的教程，包括使用matplotlib、seaborn和plotly来创建不同类型的BI图表的示例代码。步骤1：安装必要的库确保你的系统已经安装了以下库：pandas：用于数据处理和准备。
魔弓紫喵·2025-01-20 14:54

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。
丶2136·2025-01-20 14:54

2024年Python最新Python爬虫入门教程27：爬取某电商平台数据内容并做数据可视化

‘详情页’])csv_writer.writeheader()forpageinrange(1,26):print(f’正在保存第{page}页数据内容===========')url=f’http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-year-2017-0-1-{page}’headers={‘User-Agent’:‘
2401_84584609·2025-01-20 13:20

Python单元测试之道：从入门到精通的全面指南合集

python学习资料、教程分享：一、单元测试重要性测试是软件开发中不可或缺的一部分，它能够帮助我们保证代码的质量，减少bug，提高系统的稳定性。
雅雅酱o·2025-01-20 13:47

Ubuntu系统上安装Docker教程

文章目录前言一、Docker是什么？二、安装步骤结束语前言Docker是一种非常流行的容器化技术，可以帮助开发人员将应用程序和服务打包到容器中，实现跨平台的部署和运行。博主作为AI的科研人员，平时用的Linux发行版是Ubuntu，所以本文将介绍如何在Ubuntu系统上安装Docker，并配置Docker环境，以便在容器中运行应用程序和服务。无论是初学者还是有一定Docker使用经验的读者都能从中
goomind·2025-01-20 13:06

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01
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