芒果YOLOv5深度改进教程

Rust实现内网穿透工具：从原理到实现

项目优化4.1工作空间4.2代码合并4.3无锁优化4.4数据分离4.5错误处理4.6测试代码4.7参数解析本篇原文为：Rust实现内网穿透工具：从原理到实现更多C++进阶、rust、python、逆向等等教程
余识-·2025-01-20 03:29

::v-deep的理解

vue样式穿透在刚开始使用element-ui组件库时，想要修改其内部的样式，但总是不生效，通过查询资料，了解到了深度作用选择器。
记得早睡~·2025-01-20 03:27

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型
学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化
OpenSani·2025-01-20 01:13

计算机基本操作（一） ——连接双显示器

本文是关于如何让一台电脑连接两个显示器，并且对于连接后的双显示器的各种后续操作的记录，不是教程。
Joyner2018·2025-01-20 01:12

三星笔记备份指南【常见问题+介绍3种方法】

我们将在这个内容丰富的教程中回答有关SamsungNotes的一些常见问题，并提供高效备份的分步说明。阅读以了解它们！
Coolmuster·2025-01-20 01:42

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

标题：解锁SQL递归查询：WITHRECURSIVE的深度解析在数据的层级结构中探索，犹如穿梭于迷宫，每个节点都可能隐藏着通往更深层次的路径。
2401_85762266·2025-01-20 01:10

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1
码字仙子·2025-01-20 00:03

python3.9安装numpy+mky_windows下python 3.9 Numpy scipy和matlabplot的安装教程详解

学习python过程中想使用python的matlabplot绘图功能，遇到了一大批问题，然后一路过关斩将，最终安装成功，实为不易，发帖留念。1首先打开cmdwin+r2pip安装pip3install--usernumpyscipymatplotlib–user选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:pip3install
Madmoiselle.may·2025-01-20 00:32

ssm+java计算机毕业设计智能家居系统c82b7（程序+lw+源码+远程部署)

项目运行项目含有源码(见文末)、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA
秋名计算机毕设程序源码·2025-01-20 00:29

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

Vue.js结合ASP.NET Core构建用户登录与权限验证系统

1.环境准备2.创建项目3.Vue配置步骤一:安装包步骤二:配置文件步骤三:页面文件4.后台配置在本教程中，我将利用VisualStudio2022的强大集成开发环境，结合Vue.js前端框架和ASP.NETCore
眸笑丶·2025-01-19 23:54

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。
Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 22:42

[练习]简单结构体操作程序

今天，我们分析一个简单的C语言程序，以及进行一定程度的改进。程序概述这个程序的主要目的是实现一个简单的数列操作，包括数列的内存分配、删除指定元素以及输出数列的功能。
siy2333·2025-01-19 21:33

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现，因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和
挂科边缘·2025-01-19 21:01

软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解

CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration，即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（SEI）开发的一套综合性管理模型CMMI是一种用于评估和改进组织在软件开发和维护方面过程能力的国际标准
我命由我12345·2025-01-19 20:29

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu
·2025-01-19 19:58

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

经过基础爬虫和进阶爬虫的学习，我们已经掌握了爬虫的基本原理、动态内容处理及反爬机制的应对。然而，当我们面对海量数据或需要高效爬取多个站点时，分布式爬虫和数据存储、处理能力就显得尤为重要。本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫？分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。它能有效解决以下问题：单台
Milk夜雨·2025-01-19 18:15

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。
编程小郭·2025-01-19 18:45

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

软素质和专业能力要怎么考察？

-我很少见到不勤奋能做好工作的，但这不是deal-breaker；加班多≠自驱力强，也有加班多但产出很差的，只是自驱的人从概率看通常工作时间比较长有什么主动改进工作/改变公司，并有一定结果
喵呜刷题·2025-01-19 17:57

【Compose multiplatform教程25】拖放操作

目前，拖放操作仅在Compose多平台的桌面端受到支持。在未来的版本中，这一支持将会扩展至iOS平台以及网页端。你可以让你的Compose多平台应用能够接收用户从其他应用程序拖入其中的数据，或者允许用户将数据拖出你的应用。要实现这一点，可使用“dragAndDropSource”（拖放源）和“dragAndDropTarget”（拖放目标）修饰符来指定特定的可组合项作为拖放操作潜在的源或目标。“d
小林爱·2025-01-19 16:26

【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）

使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com/topic/libraries/architecture/viewmodel）构建用户界面（UI）的方法。在Compose多平台环境中，对通用视图模型（ViewModel）的支持仍处于实验阶段
小林爱·2025-01-19 16:25

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章LinuxLCD设备驱动第九章LinuxALSA设备驱动第十章LinuxI2C和SPI设备驱动第十一章Linux网络设备驱动第十二章Linux内核调试第十三章ARM开发板LinuxBSP构建
acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。
wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
wit_@·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

npm使用教程：从入门到精通

(创作不易，感谢有你，你的支持，就是我前行的最大动力，如果看完对你有帮助，还请三连支持一波哇ヾ(＠^∇^＠)ノ）目录引言第一部分：npm基础1.1安装Node.js与npm1.2npm的基本命令第二部分：npm进阶2.1使用package.json管理依赖2.2使用npm脚本2.3版本管理第三部分：npm的高级特性3.1npmScripts的生命周期3.2使用npmlink进行本地开发3.3使用n
小周不想卷·2025-01-19 16:47

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

Matplotlib教程

面向读者本教程专为希望获得数据可视化基础知识的学员而
weixin_30905133·2025-01-19 15:12

算法打卡：第十一章 图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。
菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40

C# delegate 委托使用教程

什么是委托？委托是定义方法签名的引用类型数据类型，可以定义委托的变量，就像其他数据类型一样，可以引用与委托具有相同签名的任何方法。它允许方法作为参数传递，并允许事件驱动编程。它们提供了一种以类型安全的方式封装方法引用的方法。委托是一种类型，类似于C++的函数指针，但更安全和灵活。委托可以存储对方法的引用（或者多个方法）。委托是实现事件和回调的基础。为什么使用委托？类型安全：委托提供一种类型安全的方
·2025-01-19 15:44

Linux xargs 命令使用教程

简介xargs是一个功能强大的Linux命令，用于从标准输入构建和执行命令。它接受一个命令的输出，并将其作为参数提供给另一个命令。它在处理大量输入时特别有用，其含义可以解释为：extendedarguments，使用xargs允许echo、rm、mkdir等命令接受标准输入作为参数。与管道的对比管道仅将一个命令的输出传递到下一个命令的输入。xargs将输入（通常来自标准输出）转换为另一个命令的参数
·2025-01-19 15:42

基于邻接表的深度优先遍历 （非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。
m0_57741101·2025-01-19 15:38

ESP32学习笔记_FreeRTOS(6)——Event and Notification

博客提供了多个代码示例，展示了如何使用事件组和任务通知在多任务环境中实现任务同步，特别适用于任务间的依赖关系和信号传递前言：本文档是本人在依照B站UP：Michael_ee的视频教程进行学习时所做的学习笔记
flashier·2025-01-19 14:07

C++ 新特性 | C++14 常用新特性介绍

目录1、通用lambda表达式（对lambda表达式的改进）2、constexpr常量表达式3、constexpr函数的扩展4、二进制字面量5、数组大小自动推导6、std::make_unique7、std
dvlinker·2025-01-19 14:36

小猿口算自动PK脚本

首先大家需要安装一个pytorch环境过程中，如果小伙伴对此不熟悉的话可以参考网上的相关教程。我们需要用到Tesseract-OCR文本识别。
小黄编程快乐屋·2025-01-19 14:05

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。
翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

开源 AI人脸替换工具离线版V7.0（最好的开源换脸ai，老电脑可运行）

（没有复杂的设置，安装简单，一键操作，适合老电脑）AI人脸替换工具离线版V7.0.zip下载地址夸克网盘分享使用教程夸克网盘分享要顺利使用这个工具，必须做好以下几点第一个这个工具只支持CPU+N卡。
struggle2025·2025-01-19 14:00
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