CPU检测第2页

目前主流图像分类模型的详细对比分析

主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测

@comefly·2025-07-11 23:24

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice

·2025-07-11 22:49

学习笔记day1

Linux主要指的是内核（主机中的CPU）,它也是我们系统的大脑Ubuntu跟Linux的关系：Ubuntu是Linux系统的一个分支。为什么要选⽤Linux?

·2025-07-11 21:42

单片机原理及应用——C51语言版（第2版，林立、张俊亮编著）课后习题及答案

答案(D)A.MCPB.CPUC.DPJD.SCM（2）Intel公司的MCS-51系列单片机是______的单片机。

·2025-07-11 20:04

【Zephyr开发实践系列】06_存储块设备驱动开发（Nand Flash）

（可选）1.3设置数据结构1.4硬件初始化1.5设备实例化二、数据结构定义2.1获取Flash块与页大小三、核心API函数实现3.1擦除函数3.2读取函数3.3写入函数4.4layout函数4.5坏区检测函数总结前言在嵌入式系统中

jz-炸芯片的zero·2025-07-11 19:59

二微矩阵碰撞检测

采用的是左下角为原点.//左上(x,y)右下(z,w).返回val2和val1是否发生碰撞,如果碰撞返回val2相对val1的位置1上2下4右8左.inttest(Vector4val1,Vector4val2){boolret=true;//if(val2.x>val1.x&&val2.x>val1.z)//ret=false;//elseif(val1.x>val2.x&&val1.x>val

walterCui·2025-07-11 19:28

显卡GPU的架构和工作原理

一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同，专注于高并行计算，适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量，而非单任务的低延迟。

InnoLink_1024·2025-07-11 18:50

微凉的衣柜·2025-07-11 18:48

C++常用库交叉编译方法（一）（环境构建和Qt以及Boost）

CentOS还是其他版本的Ubuntu多多少少都会遇到各种很烦的问题，虽然说不是解决不了，但是从Ubuntu20.04容器镜像开始是最节省时间的方式，Docker默认情况下会让容器使用宿主机的大部分资源，包括CPU

·2025-07-11 17:16

街道垃圾识别难？陌讯视觉算法实测准确率突破95%

开篇痛点：街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中，街道垃圾的实时检测一直是个难题。

2501_92487900·2025-07-11 17:16

占道识别漏检率 30%？陌讯多模态算法实测优化

占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中，占道经营自动识别系统常面临三大核心难题：一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%；二是流动摊贩与行人的特征混淆，误判率高达28%；三是密集场景下检测速度跌破

2501_92487926·2025-07-11 17:16

【养老机器人】核心技术

1.毫米波雷达如何检测心跳和呼吸？

杭州队长(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)·2025-07-11 17:45

如何选择合适的硬件来优化YashanDB的运行？

CPU选择YashanDB作为一款高性能的数据库，其查询和操作的性能在很大程度上依赖于计算能力。选择多核CP

·2025-07-11 17:37

异步技术：Web 性能优化的核心引擎

：Web性能优化的核心引擎引言：当「等待」成为性能瓶颈当用户访问一个传统同步加载的新闻门户网站时，主线程在解析到时突然停止渲染，页面停留在白屏状态长达2秒——这正是GoogleLighthouse性能检测中常见的

weixin_47233946·2025-07-11 17:14

深入理解计算机系统：原理与实践

读者将通过本书获得从硬件到软件的全面理解，包括CPU、内存、I/O设备、指令集、寻址模式、进程管理、内存管理、文件系统、C语言编程、编译器设计、网络基础、TCP/IP协议栈、套接

又可乐·2025-07-11 17:44

目标检测之数据增强

数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码：importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima

·2025-07-11 17:13

C盘软件移动到D盘的方法！电脑软件搬家工具推荐，轻松扩容量

而且它还能自动检测兼容性问题，不用担心软件搬完不能用。还有ZinstallWinWin，这个工具换硬盘或者升级电脑，用

Nightowls__·2025-07-11 16:39

陌讯实时检测算法实测召回率98%

一、开篇痛点：安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下，传统YOLO系列算法常出现漏检（FN）和误检（FP）。

2501_92487721·2025-07-11 16:39

模型实战（21）之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测

C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出：pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了，直接上具体实现过程

明月醉窗台·2025-07-11 16:08

XSStrike 进行 XSS 漏洞测试

XSStrike是一个功能强大的XSS漏洞测试工具，专为检测、验证和利用反射型、存储型、DOM型XSS漏洞而设计，适合配合手工测试，也可用于自动化发现。️

·2025-07-11 16:07

阿幸课堂随机点名

当然，不局限于课堂点名代码功能Excel导入增强：增加了列选择器，可以指定从哪一列读取学生姓名增加了起始行选择器，可以跳过标题行或其他非学生数据行自动检测功能：尝试识别可能包含姓名的列并自动选择一键清空功能

阿幸软件杂货间·2025-07-11 15:30

【零基础学AI】第36讲：GPT模型原理

本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包：pipinstalltransformerstorch硬件：CPU

1989·2025-07-11 13:48

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

本节课你将学到YOLO算法的核心思想和工作原理如何使用YOLO进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib

1989·2025-07-11 13:18

【论文阅读】【IEEE TCYB 2023】Edge-Guided Recurrent Positioning Network forSalient Object Detection in Opt

引言任务：光学遥感图像中显著目标检测论文地址：Edge-GuidedRecurrentPositioningNetworkforSalientObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages

·2025-07-11 12:11

Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析

在单核CPU时代，多线程主要用于提高程序响应速度；在如今的多核处理器时代，多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统，还是游戏引擎，都离不开多线程技术的支撑。

添砖Java中·2025-07-11 12:40

linux 4.14 kernel屏蔽arm arch timer的方法

在ARMv7架构的单核CPU系统中，完全禁用coretime时钟中断（通常是ARM私有定时器中断）需要谨慎操作，因为这会导致调度器无法工作，系统可能失去响应。

liuluyang530·2025-07-11 12:10

ARMv7单核CPU上SWI（软件中断）验证

在ARMv7单核CPU上验证SWI（软件中断）功能需结合硬件初始化、异常向量表配置、处理函数实现及调试手段，以下是详细验证方案：一、验证环境搭建1.硬件准备开发板：搭载ARMv7单核CPU（如Cortex-A7

liuluyang530·2025-07-11 12:40

【云服务器安全相关】堡垒机、WAF、防火墙、IDS 有什么区别？

目录✅一句话总结：️1.堡垒机：对“自己人”看的最严2.WAF（Web应用防火墙）：保护你的网站不被攻击3.防火墙：基础“门卫”，管谁能进来、谁能出去4.IDS/IPS：入侵检测系统/入侵防御系统✅通俗类比

weixin_44329069·2025-07-11 12:06

保护板测试仪厂家：电池安全的技术基石

随着电池能量密度提升与应用场景扩展，鑫达能测试仪厂家通过高精度检测与智能化升级，成为推动产业升级的关键力量。

电池保护板测试仪厂家·2025-07-11 11:05

qemu vcpu的创建过程

在QEMU中，vCPU线程的启动流程涉及多个阶段，包括初始化、线程创建和执行逻辑。

inquisiter·2025-07-11 11:32

堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用

一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中，堡垒机作为运维安全的核心防线，面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。

·2025-07-11 11:02

BEV开山之作Lift-Splat-Shot (LSS) 深度详解

Lift-Splat-Shot（LSS）是一种高效的视角转换方法，能够将透视视图特征转换为BEV空间，从而实现更准确的3D物体检测。本文将详细解析LSS的工作原理、技术细节及其应用场景。

shuaishuaideyuzi·2025-07-11 10:27

当高级辅助驾驶遇上“安全驾校”：NVIDIA如何用技术给智能驾驶赋能？

而NVIDIA近期推出的DRIVEAI系统检测实验室，不仅是行

小lo想吃棒棒糖·2025-07-11 10:56

头盔检测数据集和论文

背景据统计使用摩托车头盔可以将道路交通事故中摩托车驾驶员致命伤害的可能性降低42％，尽管如此，遵守摩托车头盔还是较少，尤其是在发展中国家，为了有效开展针对性的头盔使用运动，政府必须收集有关头盔法律遵守程度的详细数据。但40％的国家尚未估算出这一关键的道路安全指标。而且即使有数据可用，头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制，是从相对较短的时间框架中得出的数据，或仅在学术研究范围内单独收集。缺

daguantou·2025-07-11 10:24

linux中ulimit的作用

主要是用来限制进程对资源的使用情况的，它支持各种类型的限制，常用的有：内核文件的大小限制进程数据块的大小限制Shell进程创建文件大小限制可加锁内存大小限制常驻内存集的大小限制打开文件句柄数限制分配堆栈的最大大小限制CPU

·2025-07-11 10:54

如何使用目标检测深度学习框架yolov8训练钢管管道表面缺陷VOC+YOLO格式1159张3类别的检测数据集步骤和流程

【数据集介绍】数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yo

FL1623863129·2025-07-11 10:23

钢管管道表面缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1159张3类别

数据集中有很多增强图片，大约300张为原图剩余为增强图片数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1159标注数量(xml文件个数)：1159标注数量(txt文件个数)：1159标注类别数：3所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺

FL1623863129·2025-07-11 10:52

ClamAV 和 FreshClam：Linux 服务器上的开源杀毒解决方案

ClamAV和FreshClam：Linux服务器上的开源杀毒解决方案1.概述ClamAV是一款开源的防病毒引擎，专为Linux服务器设计，用于检测恶意软件、病毒、木马和其他安全威胁。

·2025-07-11 10:20

国际刑事法院ICC遭遇复杂网络攻击

国际刑事法院在声明中表示："上周晚些时候，国际刑事法院检测到一起新型、复杂且具有针对性的网络安全事件，目前该事件已得到控制。这是近年来国际刑事法院遭遇的第二起

·2025-07-11 09:14

RapidRAW RAW 图像编辑器

蒙版：利用AI主体和前景检测功能，即时创建精准蒙

罗光记·2025-07-11 08:43

在IDEA中无缝接入DeepSeek：智能编程助手指南

DeepSeek作为先进的AI编程助手，能提供：智能代码补全与建议实时错误检测与修复方案代码解释与文档生成复杂算法实现建议多语言支持（Python/Java/JS等）二、接入前准备获取API密钥访问DeepSeek

摆烂大大王·2025-07-11 08:39

【CPU】不同核数下的翻译

CPU核心数的翻译英文术语中文标准译法示例用法Single-core单核单核处理器Dual-core双核双核CPUQuad-core四核四核芯片Hexa-core六核六核中央处理器Octa-core八核八核移动平台

oahrzvq·2025-07-11 08:39

【Note】Linux Kernel 主题学习之“完整的嵌入式 Linux 环境、构建工具、编译工具链、CPU 架构”

LinuxKernel主题学习之“完整的嵌入式Linux环境、构建工具、编译工具链、CPU架构”一、完整的嵌入式Linux环境一个嵌入式Linux系统通常包括以下关键组件（以Jetson、树莓派等ARM

CodeWithMe·2025-07-11 07:05

PM2: 一个强大的Node.js进程管理器

PM2主要特性内建负载均衡：使用Nodecluster集群模块，可以使用服务器上的所有CPU。后台运行：Nodeapp.js这种命令是直接在前台运行的，不稳定，很容易断。0秒停机重载：应该是上线

静安的尾巴·2025-07-11 06:30

YOLOv5基础 | 万字长文带你深度解析yolov5s.yaml配置文件

在YOLOv5-6.0版本源码中，配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型

小哥谈·2025-07-11 06:56

万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联

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+实战案例之前写过一篇

YOLO大师·2025-07-11 05:55

万字长文带你搞懂yolov5和yolov8以及目标检测相关面试

一、与yoloV4相比，yoloV5的改进输入端：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放基准网络：使用了FOCUS结构和CSP结构Neck网络：在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构Head输出层：训练时的损失函数GIOU_Loss，预测筛选框的DIOU_nms二、yolov5网络结构预处理在模型预处理阶段，使用了Mosaic数据增强

起个别名·2025-07-11 05:24

使用 FreeRTOS 实现简单多任务调度（初识 RTOS）

简单理解，它是为MCU打工的“调度大脑”，能帮你搞定这些烦人的事：多个任务如何“分时共享CPU”谁先执行谁后执行哪个任务被中断了怎

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-11 05:22

OpenCV颜色矩哈希算法------cv::img_hash::ColorMomentHash

适用于以下场景：图像检索图像去重水印检测色彩变化较大的图像匹配公共成员函数compute(I

·2025-07-11 05:51

OpenCV哈希算法------Marr-Hildreth 边缘检测哈希算法

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该类实现了Marr-Hildreth边缘检测哈希算法（Marr-HildrethHash

村北头的码农·2025-07-11 05:51

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