IOU损失改进第9页

java使用word模板填充内容，再生成pdf

importcn.afterturn.easypoi.word.WordExportUtil;importorg.apache.commons.io.FileUtils;importorg.apache.commons.io.IOUtils

ByteX·2025-03-04 02:00

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失

闲人编程·2025-03-04 01:29

高防IP能够给网站带来哪些好处？

首先，企业选择高防IP能够帮助其建立完善的数据信息保护机制，因为企业重要的数据一般会存储在网站上，当网站遭受到数据泄露或者是损坏，会给企业带来巨大的经济损失，而高防IP的存在可以确保网站数据的安全性。

wanhengidc·2025-03-04 00:46

DiNN学习笔记1-理论部分

学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对TFHE的改进明文的打包密钥转换的前置动态变化的消息空间优化盲旋步骤

瓜皮37·2025-03-04 00:45

Redis学习归纳总结--包含redis的所有基础知识点

Redisredis是开源的，内存中的数据结构存储系统，他可以用作数据库，缓存和消息中间件它支持多种类型的数据结构，如字符串，散列，列表，突然关机可能导致内存内容丢失，所以redis有磁盘持久化，减少损失

小白白007·2025-03-03 21:26

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

考研复试备考全攻略

录制复试视频，分析自己的表现，改进不足。保持良好的身心状态：保持充足的休息，避免过度焦虑。二、复试准备英语

知识产权13937636601·2025-03-03 21:53

关于STP、RSTP、MSTP协议的常见面试问题

RSTP（802.1w）：改进点：收敛时间缩短至1-3秒。端口角色：新增Alternate/Backup端口。状态简化：3种状态（Discardi

他不爱吃香菜·2025-03-03 20:47

基于DeepSeek 的图生文最新算法 VLM-R1

目录一、算法介绍二算法部署三模型下载四算法测试五可视化脚本一、算法介绍VLM-R1：稳定且可通用的R1风格大型视觉语言模型自从Deepseek-R1推出以来，出现了许多专注于复制和改进它的作品。

AI算法网奇·2025-03-03 18:02

板栗看板：精益生产管理的可视化助手

其核心目标包括：●零浪费‌：识别并消除生产中的八大浪费（运输、库存、动作、等待、过度生产、过度加工、缺陷、人才未利用）‌；●持续改进‌：通过PDCA循环和全员参与机制推动流程优化‌；●客户价值导向‌：仅生产符合市场需求的产品

·2025-03-03 17:47

PalmImage-开源：图像格式转换器的开源项目解析

作为开源项目，它鼓励社区参与改进，并提供免费使用的优势。同时，PalmImage的命令行界面和脚本自动化为用户提

胡说先森·2025-03-03 16:45

告别繁琐、拥抱高效-翔云发票识别+发票查验接口

发票真伪难辨，担心收到假发票给企业带来损失？难以快速获取发票全票面信息，影响后续报销、入账等流程？缺乏有效的发票管理手段，难以进行数据分析和风险控制？别担心，翔云发票识别与发票查验接口来帮您！

OCR_API·2025-03-03 15:38

备考六级：积累词汇量（day1）

egweshouldrespectourrepectiveaspect;spectacular壮丽的，壮观的spectaclen.壮丽的景象prosperousadj:繁荣的spectrumn.光谱conspciousadj

无敌大饺子 1·2025-03-03 13:54

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

Using namedPipes, how to cover many events?

TocovermanyeventsinaNamedPipescommunicationsystembetweenaclientandserver,youneedtodefineamessageprotocolthatincludesawaytodifferentiatebetweenthevarioustypesofrequests

m0_68739984·2025-03-03 04:42

Unity程序开发：5.UI系统

示例：创建Text组件usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;publicclassCreateText:MonoBehaviour{voidStar

风不归Alkaid·2025-03-03 04:07

文言AI·2025-03-03 03:29

Leetcode 2062. 统计字符串中的元音子字符串(暴力法)

示例1：输入：word="aeiouu"输出：2解释：下面列出word中的元音子字符串（斜体加粗部分）：-"aeiouu"-"aeiouu"示例2：

我不是程序员~~~~·2025-03-02 23:01

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

项目管理方法论有哪些

其中，传统瀑布式方法强调阶段性严格执行，而敏捷管理注重快速迭代与持续改进；精益管理关注资源浪费的最小化；混合式管理则是两者的有机结合。本文将详细介绍各类项目管理方法论的基本原理、实

·2025-03-02 21:59

如何制定项目管理考核指标

项目管理考核指标包括目标设定、过程监控、结果评估、持续改进。其中，目标设定是项目管理考核指标的基础，它为整个项目提供明确方向和衡量标准。

·2025-03-02 17:51

研发项目的标准化管理如何做

明确目标与流程、实施标准化文档与审查、强化质量与风险管控、建立持续改进机制是研发项目标准化管理的核心要点。

·2025-03-02 17:51

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

线性回归s

1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion

三排扣·2025-03-02 13:37

Office 2013、2016、2019三版本区别

Office2019：在用户界面和用户体验方面进行了一些改进，软件更加直观和易用，图标设计、菜单布局等方面更加现代化。功能改进Office201

小魚資源大雜燴·2025-03-02 09:00

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进

向哆哆·2025-03-02 08:17

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

常见的节点操作**Gather**操作**Transpose**操作**Pow**操作**Add**操作**Mix**操作4.查看模型详情5.可视化工具总结在深度学习领域，理解模型内部的工作原理对于优化、调试和改进模型至关重要

Crazy learner·2025-03-02 06:33

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进，DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务（数学、编码和科学）

前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

《Python代码实战！基于鸿蒙系统开发智慧农业病虫害AI识别系统》

病虫害识别是智慧农业的关键环节，借助AI技术实现精准的病虫害类目标签，能有效提升农作物的防护水平，降低损失。

·2025-03-02 05:39

HTTP/1.0 vs HTTP/1.1：全面解析

HTTP/1.0是早期版本，而HTTP/1.1在很多方面做了优化和改进。我们来对比它们的不同之处！

TsuanS·2025-03-02 04:49

Node.js 发展史

自从Node.js诞生以来，它经历了许多版本的演进和改进。Node.js于2009年首次发布，由RyanDahl创建，从那时起，它经历了许多重要版本和里程碑。

ivanfor666·2025-03-02 01:32

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（3）

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（3）前言本篇摘要12.LangChain原理及agents构建GradioUI12.3LangChain架构12.3.1LangChain12.3.2IntegrationPackages1

龙焰智能·2025-03-02 01:57

【Java】如何高效计算斐波那契数列：递归与循环的比较与优化

文章目录前言斐波那契数列的递归实现1.递归的基本思路2.递归实现的细节解析3.递归效率分析斐波那契数列的循环实现1.循环实现的代码2.循环实现的细节解析3.循环实现的优缺点4.举例说明优化：递归与循环的改进

小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳·2025-03-01 22:09

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

文章信息题目：LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址：paper代码地址：code年份：2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏

☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

解锁Java在客户旅程映射中的无限潜力：从数据收集到优化的全方位指南

通过客户旅程映射（CustomerJourneyMapping,CJM），企业能够识别出客户在与品牌互动过程中遇到的痛点，并据此改进服务。

墨夶·2025-03-01 18:14

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优

环工人学Python·2025-03-01 15:53

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio

那年一路北·2025-03-01 13:09

（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

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py

metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7

红色的山茶花·2025-03-01 12:03

Brave 132 编译指南 Android 篇 - 更新和维护源代码 (八)

随着时间的推移，Brave和Chromium项目都会不断更新，引入新功能、修复错误和改进性能。因此，定期更新源代码、同步上游变更，并进行必要的重新编译，是每个Brave开发者的日常任务。

守城小轩·2025-03-01 11:25

pip安装非标准版本号库报错 pip 24.1 will enforce this behaviour change.

在做神经网络作业安装tensorflow报错pyodbc4.0.0-unsupportedhasanon-standardversionnumber.pip24.1willenforcethisbehaviourchange.Apossiblereplacementistoupgradetoanewerversionofpyodbcorcontacttheauthortosuggestthatth

m0_74397054·2025-03-01 11:53

【模块】Non-local Neural

这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。机制非局部操作通过在输入特征图的所有位置上计算响应的加权和来实现，其中权重由位置之间的关系（如

dearr__·2025-03-01 10:48

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）前言12.LangChain原理及agents构建GradioUI12.2学习资料12.2.1学习文档12.2.2用途示例

龙焰智能·2025-03-01 10:14

Golang：Go 1.23 版本新特性介绍

流行的编程语言Go已经发布了1.23版本，带来了许多改进、优化和新特性。在Go1.22发布六个月后，这次更新增强了工具链、运行时和库，同时保持了向后兼容性。

梦想画家·2025-03-01 07:49

基于web漏洞扫描及分析系统设计

如何识别网站的潜在危险性，以及网站出现安全性问题该如何防御，尽可能减少网站被攻击后造成的实际损失，是目前迫切需要解决的难题。

毕设工作室_wlzytw·2025-03-01 06:14

Python智能推荐系统与个性化电商

master_chenchengg·2025-03-01 06:39

侯捷 C++ 课程学习笔记：C++ 2.0 新特性

二、C++标准的演化C++标准经历了多个版本的演化，每个版本都引入了新的特性和改进。以下是C++标准的主要版本：C++98(1.0)：第一个正式的C++标准，奠定了C++语言的基础。

宇寒风暖·2025-03-01 05:04

改进rust代码的35种具体方法-类型(二十一)-熟悉Cargo.toml版本使用

上一篇文章-改进rust代码的35种具体方法-类型(二十)-避免过度优化的诱惑“如果我们承认SemVer是一个有损的估计，只代表可能变化范围的子集，我们可以开始将其视为一个钝器。”

tomcat先生·2025-03-01 04:58

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