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SAM轻量化改进目录篇：FastSAM，MobileSAM，EfficientSAMs，RepViT-SAM，EdgeSAM，EfficientViT-SAM，SAM-Lightening

1.SAM背景简介2023年4月6号，MetaAI公开了SegmentAnythingModel（SAM），使用了有史以来最大的分割数据集SegmentAnything1-Billionmaskdataset

sunshineine·2025-06-12 17:34

信息隐藏|MBRS：Enhancing Robustness of DNN-based Watermarking by Mini-Batch of Real and Simulated JPEG

文章来源MM'21:Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimedia提出问题：传统的编码器-噪声层-解码器不能很好的确保JPEG压缩的鲁棒性

csq7·2025-06-12 17:03

WPF案例展示

下拉框的数据绑定枚举转换成对应的中文设置数据上下文，设置数据源，设置数据格式转换器下拉框的设置：注意ModelList必须为属性，写Get/set方法并且是Public类型，否则会找不到publicObservableCollectionModelList

苜柠·2025-06-12 15:22

Compose Multiplatform 实现自定义的系统托盘，解决托盘乱码问题

将ComposeMultiplatform集成到您的KotlinMultiplatform项目中，即可更快地交付您的应用和功能，而无需维护多个UI实现。

·2025-06-12 15:16

原生 PHP 操作数据库的方式

Medoo文档https://medoo.inMedoo源码https://github.com/catfan/Medoo/blob/master/src/Medoo.phpPHP不同版本操作数据库提供了不同的方式

·2025-06-12 14:03

Spring Security是如何完成身份认证的？

2.AuthenticationManager身份管理器负责验证这个Authentication3.认证成功后，AuthenticationManager身份管理器返回一个被填充满了信息的（包括上面提到的权限信息

fajianchen·2025-06-12 12:57

第五章网络管理

（2）SNMP包括SNMPv1、SNMPv2、SNMPv3三个版本，主要应用在TCP/IP网络

半路_出家ren·2025-06-12 09:39

期望最大化算法

期望最大化算法问题场景算法思路期望最大化算法（ExpectationMaximization，EM）是一种基于不完整、包含隐变量观测数据进行统计模型参数估计的方法。

只微·2025-06-12 09:38

Spring事务提交后执行，异步执行失败问题

Slf4jpublicclassAfterCommitExecutor{publicvoidexecute(Runnablerunnable){if(TransactionSynchronizationManager.isActualTransactionActive

Tony666688888·2025-06-12 05:34

Android多媒体——MediaPlayer中Binder通信（五）

、Binder机制实现 MediaPlayerService中涉及到的Binder机制相关代码如下：classBpMediaPlayerService:publicBpInterfaceclassBnMediaPlayerSer

c小旭·2025-06-12 01:48

lnmp

一、如何安装LNMP架构环境。

·2025-06-11 23:34

ORA-04045:在重新编译/重新验证时出错

那就单独去编译下这个触发器:[aix1]:[*]$sqlplus/nologSQL*Plus:Release11.2.0.1.0ProductiononMonJun1715:18:452013Copyright

chengxuefei_bj·2025-06-11 22:26

13 OpenCV 图像像素值统计

13图像像素值统计opencv知识点：图像像素最小/最大值-minMaxLoc()图像像素均值/标准差-meanStdDev()本课所解决的问题：如何获取图像像素的最小/最大值？

L7O7·2025-06-11 22:54

Android OpenCV（三）：图像像素值统计

图像像素值统计图像像素最大值、最小值以及位置图像均值、标准差查找最大值、最小值APIpublicstaticMinMaxLocResultminMaxLoc(Matsrc,Matmask)参数src：输入的图像矩阵参数

AndroidKt·2025-06-11 22:52

opencv c++ 图像像素值统计（13）minMaxLoc

API：minMaxLoc（输入图像，最小值，最大值，最小值坐标，最大值坐标，Mat（））；meanStdDev（输入图像，均值矩阵，方差矩阵）；注意：minMaxLoc的输入图像要求是单通道的，如果需要求

lucust·2025-06-11 22:52

OpenCV 图像像素值统计

2、voidminMaxLoc(InputArraysrc,CV_OUTdouble*minVal,

程序员小马兰·2025-06-11 22:19

python打卡第49天

现在，我们进一步探讨一种更强大的注意力机制：CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）。CBAM的核心目标与价值CBAM是一种轻量级、可即插

zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第46天

注意力机制（AttentionMechanism）的核心思想是模拟人类的认知过程：让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分，同时抑制次要或无关信息。

zdy1263574688·2025-06-11 21:49

（十）量子注意力机制：深度学习与量子计算的交叉融合探索

1注意力机制的基本概念注意力机制（AttentionMechanism）是一种允许模型在处理输入序列时动态关注不同部分的机制。它通过计算输入序列中各个位置的重要性权重，使模型能够更好地捕捉关键信息。

只有左边一个小酒窝·2025-06-11 21:15

vue3+el-table组件二次封装

page组件也封装进去，这里没做，后面会考虑加进去的组件内容{{scope.row[item.prop]}}import{ref}from'vue'constprops=defineProps({colunm

watermelon.253·2025-06-11 20:40

Linux命令cat /proc/net/snmp查看网络协议层面统计信息

1.IP协议统计-**Forwarding**:是否启用了IP转发（1表示启用，2表示禁用）。这里为1，表示该主机启用了IP转发（即作为路由器）。-**DefaultTTL**:默认的生存时间（TimeToLive），这里是64。-**InReceives**:接收到的IP数据包总数，这里是304145。-**InHdrErrors**:由于IP头错误而被丢弃的数据包数量，这里是3747。-**I

Lightning-py·2025-06-11 20:36

el-table封装自动滚动表格（适用大屏）

import{ref,onUnmounted,reactive,onMounted,nextTick}from'vue';consttableData=ref([{date:'2016-05-03',name

小猫猫改bug·2025-06-11 20:06

error: src refspec master does not match any - Git

srcrefspecmasterdoesnotmatchany解决办法首先，排查当前本地分支，可通过gitbranch查询若为*main或*master推送的时候执行的命令为gitpush-uoriginmaster

survivorsfyh·2025-06-11 19:04

Vue 组件的生命周期钩子的简单理解（通俗：用点外卖例子

beforeCreate（创建前）2.created（创建后）3.beforeMount（挂载前）4.mounted（挂载后）5.beforeUpdate（更新前）6.updated（更新后）7.beforeUnmount

WZMeiei·2025-06-11 19:31

2025Java面试八股①（含121道面试题和答案）

⭐⭐⭐Java是一种面向对象的编程语言和计算平台，最早由SunMicrosystems于1995年发布，后来被Oracle公司收购。

·2025-06-11 19:48

巴什博弈（P4101 [HEOI2014] 人人尽说江南好

但是加入了m的这个限制，就需要有所改变了，当nm的话，就要考虑m的限制了。我们可以让整个的博弈

convie05·2025-06-11 16:40

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

实验目的1.理解卷积神经网络（CNN）。2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。3.应用正则化技术：通过实验，掌握Dropout、L2正则化等技术在卷积神经网络中的应用，以降低模型的过拟合风险。4.优化模型性能：通过调整网络结构和超参数（如卷积层数量、卷积核大小、池化层、激活函数等），优化模型的准确率。5.理解过拟合现象：通过

ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

【iOS】JSONModel源码学习

JSONModel源码解析文章目录JSONModel源码解析前言源码核心`initWithDictionary:error:`__inspectProperties__doesDictionary__importDictionary

·2025-06-11 15:31

threejs 源码解析_threejs海面模拟

记笔记：TNM084，是LinköpingUniversity的图像处理课程，github上有20有关多个项目，容易学习。以下是对原作者笔记的翻译。

weixin_39875675·2025-06-11 13:20

2015-5-10分享的PDF

//pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap

qq2011705918·2025-06-11 13:48

开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe

1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐（Re-parameterizableregion-textalignment

wangxiaobei2017·2025-06-11 09:21

Conda安装pytorch和cuda出现问题的解决记录

condaenvcreate-fenvironment.ym

IOT.FIVE.NO.1·2025-06-11 09:47

【紫光同创Logos2+RK3568开发板】国产芯片强强联合，开启嵌入式开发新篇章

RK3568：强大性能的核心引擎RK3568作为一款高性能的系统级芯片（SoC），采用先进的22nm工艺技术打造。

小眼睛FPGA·2025-06-11 08:14

oracle 安全基线配置

Oracle数据库中的默认账号/默认密码如下：sys/change_on_install、system/manager、sysman/oem_temp、scott/tiger、aqadm/aqadm、dbsnmp

bcxwz669·2025-06-11 08:09

liunx版本的

7.17.26docker-compose.ymlversion:'3'services:elasticsearch:image:elasticsearch:7.17.26container_name:elasticsearchenvironment

LI JS@你猜啊·2025-06-11 06:27

矩阵的偏导数

x21,…,xmn)f(X)=f(x_{11},x_{12},\ldots,x_{1n},x_{21},\ldots,x_{mn})f(X)=f(x11,x12,…,x1n,x21,…,xmn)是一个m×nm

AIgeeksu·2025-06-11 04:17

ant-design-vue 4.0.8 中 a-select 下拉框位置不正确如何解决？

以下是一些常见的解决方法，你可以试试：1.调整dropdownMatchSelectWidth属性a-select默认下拉框宽度与选择框相同，但有时这会导致布局问题。

·2025-06-11 03:33

YAML在自动化测试中的三大核心作用

YAML在自动化测试中的三大核心作用配置中心：管理测试环境/参数#config.yamlenvironments:dev:url:"http://dev.api.com"timeout:5prod:url

Tom Boom·2025-06-10 23:05

ComfyUI 中模型文件降噪的原理

其核心是扩散模型（DiffusionModel），而降噪（Denoising）是扩散模型的核心过程。简单来说，降噪就是“把一张满是噪点的图片，一步步变清晰”的过程。

·2025-06-10 23:04

Ubuntu22.04 没有网络图标，无法上网解决方案（不一定适用，仅供参考）

此时用nmclidevicestatus这个命令去查

water630·2025-06-10 22:56

多线程编程指南 part 2

iteye_17686·2025-06-10 21:47

ap模式和sta模式共存_【经验】解密Wi-Fi模块如何实现AP模式和STA模式的切换

WizardGeckoWGM110Wi-Fi模块支持AP(AccessPoint)和stationmode，并且在运行过程中可以实现角色的互换，同时不需要复位模块。

weixin_39873356·2025-06-10 20:13

力扣HOT100 - 35. 搜索插入位置

publicintsearchInsert(int[]nums,inttarget){intleft=0;intright=nums.length-1;while(left>1);if(nums[mid]==target)returnmid

·2025-06-10 19:02

[论文阅读] 人工智能 | 搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析

【论文解读】SearchArena：搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析论文信息作者:MihranMiroyan,Tsung-HanWu,LoganKing等标题:SearchArena:AnalyzingSearch-AugmentedLLMs

张较瘦_·2025-06-10 18:29

解决 Git SSL 连接错误：OpenSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno

问题描述在执行gitpull命令时遇到以下错误：>gitpull--tagsoriginmainfatal:unabletoaccess'github仓库':OpenSSLSSL_read:SSL_ERROR_SYSCALL

·2025-06-10 17:53

Linux Makefile

目标…:依赖文件集合……命令1命令2……下面规则，目标是main，依赖文件是main.oinput.ocalcu.o，命令是gcc-omainmain.oinput.ocalcu.o。

每天学点·2025-06-10 17:17

【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】

引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件，它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。

Unpredictable222·2025-06-10 11:44

【大厂机试题解法笔记】矩阵匹配

输入描述输入矩阵要求：1≤K≤N≤M≤150输入格式NMKN*M矩阵输出描述N*M的矩阵中可以选出M!/N!种组合数组，每个组合数组种第K大的数中的最小值。无需考虑重复数字，直接取字典排序结果即可。

程序员Xu·2025-06-10 09:58

C# Jenkins 自动构建

8080：默认端口）3、安装插件：系统管理—管理插件LogParserPluginMSBuildPluginPost-BuildScriptPlug-inPythonPluginTextFi

zzr494684778·2025-06-10 08:23

前端小程序面试真题

·2025-06-10 07:46

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