MATLAB语言与实践笔记

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。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

UniApp 中封装 HTTP 请求与 Token 管理（附Demo）

目录1.基本知识2.Demo3.拓展1.基本知识从实战代码中学习，上述实战代码来源：芋道源码/yudao-mall-uniapp该代码中，通过自定义request函数对HTTP请求进行了统一管理，并且结合了Token认证机制请求封装原理，request函数是对uni.request的一个封装：动态设置请求头：根据config的配置，决定是否需要在请求头中附加Authorization（Bearer
码农研究僧·2025-03-01 13:39

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co
jiet_h·2025-03-01 13:09

【FFmpeg】拉流

概述项目实践中涉及到使用ffmpeg进行推流和拉流操作，本文主要对一些基本操作做一个学习总结，后续再学习其源码架构；总结方法遵循实现功能配合函数具体实现基本使用拉流avformat_network_init
gma999·2025-03-01 13:09

Lazy Loading：高效资源管理的艺术

与传统的“即时加载”（Eager
Le0v1n·2025-03-01 12:07

（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，从而导致分割网络的性能下降--遇到的问题在本文中提出了一个区域感知融合网络（RFNet），它能够自适应和有效利用多模态的数据进行组合进行肿瘤分割，考虑到不同模态对不同的脑肿瘤区域的敏感
不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

【数字】reverse-path timing isolation反向打拍

例如：假设valid和ready都是一个cycle周期的脉冲时，此时数据与valid一起传输。
Lambor_Ma·2025-03-01 12:06

西工大航海学院，新一代电子信息复试资料911电子版！资料全

点此获取资料：https://www.yiwanma.com/product/view1679.html911大纲与真题信号检测与估值知识点总结数字信号处理本校PPT数字信号处理真题和本校期末考试题数字信号处理知识点与问答题纸质资料拍照汇总通信原理
weixin_aaa722509·2025-03-01 12:06

嵌入式的应用领域、现状及未来趋势

嵌入式的应用领域、现状及未来趋势随着科技进步，嵌入式的出现，以及人们对生活质量，产品的智能化，成本的要求等，以及国家对与物联网、电子、科技的扶持，大量的电子产品都促使嵌入式的快速发展。
Lemon__L·2025-03-01 12:06

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：三、Zero-shot与Few-shotLearning
⊙月·2025-03-01 12:06

PostgreSQL中的外键与主键

在PostgreSQL中，外键（ForeignKey）是一种用于建立表间关联的数据库约束机制，其核心作用与主键（PrimaryKey）有显著区别。
骐骥1月·2025-03-01 12:05

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。
测试者家园·2025-03-01 12:05

使用Docker一键部署Blossom笔记软件

Blossom是一个需要私有部署的笔记软件，虽然本身定位是一个云端软件，但你仍然可以在本地部署，数据和图片都将保存在你的设备，不依赖任何的图床或者对象存储。
Roc-xb·2025-03-01 12:04

django数据查询

在Django中，模型（Model）是与数据库表进行交互的桥梁。通过模型，你可以执行数据的增删改查（CRUD）操作。以下是对Django模型操作的详细扩展，包括数据查询的高级用法。
jay丿·2025-03-01 12:34

Layui页面粘贴的方法

@Autowired就相当与之前new的全局的serviceImpl的方法4.在写每个方法的时候,都要写一个RequestMapping()和@ResponseB
mubeibeinv·2025-03-01 12:34

一文速通MongoDB

MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库管理系统，与传统的关系型数据库（如MySQL）不同，MongoDB存储数据的方式更加灵活，不需要固定的表结构和模式。
C__C..·2025-03-01 12:33

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

converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted
红色的山茶花·2025-03-01 12:03

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):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal
红色的山茶花·2025-03-01 12:03

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**
John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

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

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
红色的山茶花·2025-03-01 12:33

从时间同步到智能调度：TSN时间敏感网络如何提升工厂安全性

为了在海量数据传输和实时控制中确保系统的稳定与安全，TSN（时间敏感网络）技术得以应用。它通过严格控制延迟、优化流量调度以及实现精密时间同步，为工业自动化提供了一层坚固的安全屏障。
光路科技·2025-03-01 12:02

多VLAN支持与高效管理：GVRP与MVRP的技术探讨

因为网络基础设施的复杂性不断增加，VLAN（虚拟局域网）技术已经成为管理大型网络的核心工具之一。VLAN的基本功能是将物理网络划分为多个逻辑子网，这样可以提高网络的安全性、管理性和性能。然而，随着VLAN数量的增加，传统的静态配置方式变得越来越不可行，尤其是在动态变化的网络环境中。为了简化VLAN的配置和管理，GVRP（GARPVLANRegistrationProtocol）和MVRP（Mult
光路科技·2025-03-01 12:02

工业以太网的核心：数据链路层如何支撑智能制造与自动化

随着工业自动化的快速发展，工业以太网成为了支撑工业控制和通信系统的重要组成部分。为了保证工业网络中的数据能够高效、稳定地流动，数据链路层发挥着不可或缺的作用。在工业环境中，数据链路层不仅关乎设备间的通信质量，还直接影响到网络的整体性能。下面我们将从数据链路层的角度，探讨它如何助力工业以太网满足现代工业对实时性和可靠性的高要求。数据链路层的基本职能数据链路层位于OSI模型的第二层，它位于物理层和网络
光路科技·2025-03-01 12:02

SQL 大厂面试题目（由浅入深）

1.基础查询与过滤题目：查询employees表中所有薪资（salary）大于10000且部门编号（dept_id）为5的员工姓名（name）和入职日期（hire_date）。
egekm_sefg·2025-03-01 12:02

Python pathlib中Path用法

Path对象可以表示文件路径或目录路径，并且可以执行各种与路径相关的操作，例如连接路径、检查路径是否存在、创建路径等。
bj_zhb·2025-03-01 12:32

uniapp 系统学习，从入门到实战（五）—— 组件库与常用 UI 组件

本文将从内置组件、扩展组件库和自定义组件开发三个维度，系统解析UniApp的组件生态，并结合实际开发场景提供实践建议。
小那同学·2025-03-01 12:32

跨端方案选型：对比Uni-app与Taro在复杂电商项目中的技术选型依据参考

跨端方案选型：对比Uni-app与Taro在复杂电商项目中的技术选型依据参考请赏析：Uni-app与Taro复杂电商项目选型对比指南一、核心选型维度速记技术栈匹配→跨端能力→性能优化→开发效率→生态支持
向贤·2025-03-01 12:31

python汽车数据分析可视化系统 Django框架 爬虫+Vue框架 Echarts可视化大屏 懂车帝（源码） ✅

python汽车数据分析可视化系统Django框架爬虫+Vue框架Echarts可视化大屏（源码）✅1、项目介绍技术栈：Python语言Django框架vue框架mysql数据库requests爬虫Echarts
Q_2564007092·2025-03-01 12:00

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

一、技术演进与产业布局‌核心技术突破‌国内企业已深度参与StableDiffusion生态，例如北京灵动天地于2024年8月申请了模型融合专利，通过动态权重插值技术提升生成效果‌。
Liudef06·2025-03-01 12:00

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与Stable Diffusion（SD）对比分析

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）对比分析腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）作为当前文生图领域的两大代表模型
Liudef06·2025-03-01 12:00

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成
9命怪猫·2025-03-01 12:30

浅析eBPF

目录一、eBPF原理二、eBPF已可投入使用的场景三、eBPF与Jaeger/Zipkin的区别及先进性四、使用eBPF的开源软件五、开源软件的局限性或待实现功能猫哥说一、eBPF原理eBPF(extendedBerkeleyPacketFilter
9命怪猫·2025-03-01 12:29

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

接着介绍了关键技术，包括嵌入式系统设计、边缘计算架构、通信技术和数据分析与处理技术。在应用领域方面，涵盖了工业物联网、智能交通、智能家居和医疗保健等。
嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

Linux 学习必杀技：从菜鸟到高手的蜕变密码

附实用学习法与精选好书，助你从菜鸟一跃成Linux高手。一、本篇介绍：在当今的技术领域，Linux操作系统以其开源、稳定、高效等特性，占据着至关重要的地位。
羑悻的小杀马特.·2025-03-01 12:59

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

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0
红色的山茶花·2025-03-01 12:58

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

Python数据分析 NumPy矩阵与通用函数及统计分析 ② 第二节

NumPy矩阵与通用函数及统计分析案例NumPy矩阵与通用函数及统计分析一、掌握NumPy矩阵与通用函数代码2-30：矩阵的创建代码2-31：数组的创建与组合代码2-32：矩阵的运算代码2-33：矩阵的转置
修仙宝哥·2025-03-01 11:27

解构R语言底层逻辑：用语言学思维进行降维打击

以我多年自学以及辅导身边同学、同事的经验来看，许多人不是学不会R语言，而是刚开始就对“编程”这两个字带有一种潜意识里面的恐惧感，然后想着编程肯定需要数学基础，自己没学过等等负面情绪。
南大小程聊科研·2025-03-01 11:57

PCEP介绍

PCEP允许路径计算元素（PCE）与路径请求者（如路由器或网络管理系统）之间进行通信，以计算和分发最优路径。
有趣的我·2025-03-01 11:26

Odoo软件二次开发：Odoo自动化测试与持续集成

Odoo软件二次开发：Odoo自动化测试与持续集成Odoo自动化测试基础自动化测试的重要性在软件开发过程中，自动化测试扮演着至关重要的角色。
kkchenjj·2025-03-01 11:26

ecc椭圆加密算法c语言,ECC 椭圆曲线加密算法学习————ECDH与ECDSA

0x00前言之前学习了实数域上的椭圆曲线与有限域$\mathbb{F}_{p}$上的椭圆曲线。详细可以参考ECC椭圆加密算法学习————从实数域到有限域的椭圆曲线。
weixin_39927508·2025-03-01 11:56

对称加密算法——Salsa20加密算法

1.2流密码与分组密码对称加密算法可以分为流密码和分组密码。流密码逐字节或逐位加密数据，而分组密码将数据分成固定大小的块进行加密。Salsa20是一种流密码，而
纪元A梦·2025-03-01 11:55

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

本节将详细介绍如何更新Brave的源代码，如何处理与上游Chromium同步时可能遇到的
守城小轩·2025-03-01 11:25

HTML入门

1.1定义是一门用于web的标记语言，即将内容显示在web浏览器页面上。
Lorraine-灵·2025-03-01 11:55

融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档

本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。
qq_375279829·2025-03-01 11:25

【RA-Eco-RA2L1-48PIN】电容触摸按键

硬件连接使用自制JLink-OB连接开发板与电脑。
无垠的广袤·2025-03-01 11:24

host.docker.internal 及 host-gateway 知多少

在开始本文之前，我们先看一下最近在使用界面工具进行与大模型交互时，我们一般会用到OpenWebUI，部署方式如下，具体要了解DeepSeek的本地化部署，可参见《本地使用CPU快速体验DeepSeekR1
强哥之神·2025-03-01 11:24

苹果iPhone 17系列手机最新爆料，涉及五大方面更新

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点iPhone17系列：科技革新与未来展望随着科技的不断进步，智能手机市场的竞争愈发激烈
AntDreamer·2025-03-01 11:54

Windows安装Rust环境（详细教程）

一、安装mingw64(C语言环境)Rust默认使用的C语言依赖VisualStudio，但该工具占用空间大安装也较为麻烦，可以选用轻便的mingw64包。
m0_74825466·2025-03-01 11:53

SQL JOIN：内连接、外连接和交叉连接（代码+案例）

以下是内连接、外连接和交叉连接的深入解释以及它们的区别与应用。1.内连接(INNERJOIN)定义：内连接只返回两个表中都满足连接条件的匹配记录。换句话说，它仅包括那些具有对应匹配记录的行。
m0_74825466·2025-03-01 11:53
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