语义分割&实例分割&全景分割第6页

【C++】模板的改进

usingⅢ.函数模板的默认模板参数Ⅰ.右尖括号的改进在C++98/03的泛型编程中，模板实例化有一个很繁琐的地方，就是连续两个右尖括号>>会被编译解释成右移操作符，而不是模板参数表的形式，需要一个空格进行分割

利刃大大·2025-03-05 14:12

基于 HTML、CSS 和 JavaScript 的智能九宫格图片分割系统

无论是社交媒体分享、设计创作还是其他用途，有时候我们需要将一张图片分割成多个小块。今天，我要向大家介绍一个基于HTML、CSS和JavaSc

@HNUSTer·2025-03-05 08:30

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

芋道源码（无遮羞布版）Spring Boot 全景指南

芋道源码（无遮羞布版）SpringBoot全景指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ru/ruoyi-spring-boot-all一、项目目录结构及介绍芋道源码（

m0_74823611·2025-03-05 06:43

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型

听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

【python】字典的定义及常用操作

字典的每个键值key=>value对用冒号:分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号{}中,格式如下所示：d={key1:value1,key2:value2,key3:value3}一种新的数据类型

Luminary74·2025-03-05 03:43

遨游防爆智能终端“问诊”工业制造，开出数据采集“良方”

AOROM5-5G防爆智能终端遨游通讯防爆智能终端其独特之处在于全景前瞻架构的设计理念。在产品定义之初，便充分考虑了未来可能的数据采集需求，预留了丰富的接口，可根据企业的实际需求，

AORO_BEIDOU·2025-03-05 00:51

基于Spring Cloud Alibaba的电商系统微服务化实战：从零到生产级部署

一、环境准备与技术选型1.1技术栈全景图（图示：Nacos+Sentinel+SpringCloudAlibaba+MySQL+Redis+RocketMQ）1.2版本矩阵组件版本备注SpringBoot3.1.5JDK17

Eqwaak00·2025-03-04 22:36

从卡片柜到数字宇宙：数据库的前世今生与架构解析—— 一篇写给技术新手的数据库全景指南

从卡片柜到数字宇宙：数据库的前世今生与架构解析——一篇写给技术新手的数据库全景指南一、数据管理的史前时代：当信息还是物理存在在计算机诞生之前，人类用纸质档案、微缩胶片甚至打孔卡管理数据。

还有几根头发呀·2025-03-04 21:00

iOS逆向工程专栏第8篇：iOS应用动态分析与Hook技术

尽管静态分析能够提供应用结构的全景视图，但仍有许多问题无法仅通过静态分析解决，例如运行时行为、动态加载的代码和复杂的加密逻辑。这就是动态分析发挥作用的地方。

自学不成才·2025-03-04 20:18

项目开发实录（一）：基于RDK X5的智能垃圾分类垃圾桶

文章目录项目简介硬件及材料列表整体架构流程技术细节后续开发安排-----------------------------分割线----------------------------------项目简介基于

一团乱毛线�·2025-03-04 19:40

(二)数据库原理

我思故我在6789·2025-03-04 18:08

Go 学习笔记（54）— Go 第三方库之 uber-go/zap/lumberjack（记录日志到文件、支持自动分割日志、支持日志级别、打印调用文件、函数和行号）

1.简要说明zap是uber开源的Go高性能日志库，支持不同的日志级别，能够打印基本信息等，但不支持日志的分割，这里我们可以使用lumberjack也是zap官方推荐用于日志分割，结合这两个库我们就可以实现以下功能的日志机制

wohu007·2025-03-04 18:31

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

【Python】OS 模块常用方法介绍（附示例解释）——文件\目录\路径\j进程\用户\权限等相关操作

OS模块方法1.前言2.文件和目录操作2.1获取当前工作目录2.2改变当前工作目录2.3创建目录2.4删除目录2.5列出目录内容2.6文件与目录重命名2.7删除文件3.路径操作3.1拼接路径3.2分割路径

echo 慧·2025-03-04 15:08

服务网格架构深度解析：构建智能的云原生网络平面

一、服务网格演进全景图1.1微服务通信模式对比技术维度传统S

桂月二二·2025-03-04 14:05

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型，如SAM及其变体，集中优势在形状

猛码Memmat·2025-03-04 13:23

ES学习记录6——ES的数据复制模型（单处理接口）

接口；Delete接口；Update接口；多文档处理接口：MultiGet接口；批处理接口；DeleteByQueryAPI；UpdateByQueryAPI；ReindexAPI；每个ES索引都被分割为碎片

jacksonary·2025-03-04 08:18

“信刻”跨网数据自动光盘摆渡系统

具备文件摆渡、数据库摆渡、大文件分割摆渡、多区段循环刻录、加密及杀毒、安全审计等功能，跨网数据摆渡过程完全自动，无需人工干预。

cdprinter·2025-03-04 07:44

React学习六（Ant Design of React）

message消息框（1）Promise接口（2）API（3）以对象的形式传递参数3、Menu组件4、Breadcrumb面包屑5、Layout布局（1）设计规则（2）组件概述（3）代码演示6、Divider分割线

二十一块石头·2025-03-04 03:45

面试基础--Spring Boot启动流程及源码实现

深度解析SpringBoot启动流程及源码实现一、SpringBoot启动全景图（含核心阶段）SpringApplication构造Run方法入口初始化事件监听器准备环境配置创建应用上下文准备上下文刷新上下文执行

WeiLai1112·2025-03-04 03:09

部分背包问题（贪心算法）

与0/1背包问题不同，部分背包问题允许将物品分割，即可以只选择物品的一部分装入背包。二、贪心策略介绍对于部分背包问题，贪心算法是一种有效的解决策略。

萧毅寒·2025-03-04 02:04

Linux运维基础全景指南

Linux运维基础全景指南——从入门到精通的系统化管理手册一、Linux系统架构核心认知1.文件系统层次结构（FHS）记忆口诀：根目录下一堆，bin存命令，etc存配置，home放用户，var放变量，tmp

向贤·2025-03-04 01:53

Windows逆向工程入门之MASM数据结构使用

公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录第一章：MASM数据定义体系精要1.1基础数据类型全景1.1.1整型数据规范1.1.2浮点数据编码1.2复合数据结构1.2.1多维数组定义

0xCC说逆向·2025-03-03 22:00

(面试经典问题之原子操作篇)原子操作CAS与锁实现

一、什么是原子操作原子操作（AtomicOperation）是指在多线程并发编程中，作为一个不可分割的单元执行的操作。无论操作过程中是否有其他线程或进程的干扰，它都会以整体的方式执行完毕。

文弱书生子·2025-03-03 17:52

基于A*搜索算法迷宫游戏开发

程序设计分析迷宫难度：迷宫长宽：尺寸越大，生成的地图越难迷宫生成算法：地图难度：kruskai算法＞随机深度优先算法＞prim算法＞递归分割算法功能增加状态栏显示状态信息作弊（查看提示）增加惩罚分数(当前作弊一次惩罚

zr13579·2025-03-03 10:31

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition）视频分割

海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

java从入门到入土图_Java从入门到入土day08

正文分割线一、抽象1、抽象的定义：抽象，字面意思。很抽象，很多人都不懂的东西就叫抽象。那么放在Java中是什么样的体现呢？

果舒·2025-03-03 05:46

Powershell和BTEQ工具实现带多组参数和标签的Teradata数据库批量数据导出程序

设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的Powershell代码程序和BTEQ工具，实现根据不同的输入参数，自动批量地将Teradata数据库的数据导出为CSV文件到指定目录上，标签和多个参数（以“_”分割

weixin_30777913·2025-03-03 05:46

Java并发框架（线程池总览）

一、核心接口与工具类关系1.1体系架构全景图Executor（接口）→定义任务执行规范▲│继承扩展└──ExecutorService（接口）→增强任务管理能力▲│实现类├──ThreadPoolExecutor

有诺千金·2025-03-03 04:08

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

注：本文若未说明ES版本则为7.10，其他版本会特别标记，由于ES版本不同，部分差异较大，具体请以官方文档为准一、向量搜索的核心原理1.1向量化表示的本质现代AI技术将文本、图像等非结构化数据转化为高维向量（通常128-1024维），这些向量在数学空间中携带语义特征。如：文本嵌入(Embedding)：BERT等模型生成768维向量图像特征：ResNet提取2048维特征向量1.2向量搜索简介向量

程序员大任·2025-03-03 03:34

代码随想录刷题学习日记

关键思路：是一个“分割”的思想，同时需要对ip地址格式的判断。由于横向遍历是从少到多开始的，少的

努力向前ing·2025-03-03 02:51

设计模式之命令模式

定义命令模式把一个请求或者操作封装到一个对象中，将发出命令的责任和执行命令的责任分割开。这样，命令的发送者不需要知道命令的接收者是谁，也不需要知道命令是如何被执行的，只需要关心如何发出命令。

Forget the Dream·2025-03-03 01:18

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

图片产生深度效果的6种方式

一、2D全景图采样这个Shader的核心是将输入的HDR环境图像通过反射方向进行采样，并且允许对反射方向进行旋转和调整MIP级别。

不吃斋的和尚·2025-03-02 18:20

Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序

PySPARK代码程序，实现根据不同的输入参数，用Airflow进行调度，自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上，标签和多个参数（以“_”分割

weixin_30777913·2025-03-02 17:45

分割回文串 II （动态规划dp）

题目：132.分割回文串II思路：最大分割次数为n-1,也就是分割为单个字符的次数。通过动态规划dp,可以得出字符串之间的哪段是回文串。

岁忧·2025-03-02 17:43

分割回文串 II + 动态规划】

硕风和炜·2025-03-02 16:35

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）摘要：2025年网络安全领域正经历前所未有的变革。

emmm形成中·2025-03-02 14:13

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。

lczdyx·2025-03-02 13:05

《python从入门到实践》笔记第3章列表简介

用方括号（[]）来表示列表，并用逗号分割其中的元素。

镜中人★·2025-03-02 07:11

# Unity引擎性能优化全景图：从架构级到指令级的技术演进

一、渲染流水线深度重构（核心战场）1.1渲染线程瓶颈突破DrawCall合并阈值实验使用UnityProfiler进行帧分析时发现，DrawCall数量超过1500后移动端FPS呈现线性下降趋势。建议采用动态批处理策略：//动态对象批处理条件判断if(currentBatchSize(version.BundlePath);return;}}}}对象池实时监控开发Unity编辑器扩展实现对象池状态

晴空了无痕·2025-03-02 02:38

C语言语法分析器

语言语法分析器的一些介绍以及用简单示例说明其实现思路（以Python实现一个简易的C语言部分语法分析器为例，实际的C语言语法分析器非常复杂）：1.语法分析器的作用在C语言编译流程中，词法分析器先把源程序的字符流分割成一个个单词

czme·2025-03-02 01:57

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动，找到数据点的密度峰值，从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计（

点云学习·2025-03-01 19:18

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱

什么是Tokens简单来说，tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时，人工智能模型不会

东锋1.3·2025-03-01 16:34

新一代信息技术：从技术范畴到未来趋势的全景洞察

新一代信息技术（NewGenerationInformationTechnology）是当前全球科技革命和产业变革的核心驱动力之一，也是各国政策文件中重点支持的战略性技术领域。它并非单一技术，而是一系列前沿信息技术的融合与集成，旨在推动数字化转型、智能化升级和经济社会高质量发展。以下是其核心构成和特点：核心技术范畴5G/6G通信技术高速率、低时延、大连接的新一代移动通信网络，为物联网、工业互联网等

漫谈网络·2025-03-01 14:44

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

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