V8

信创生态丨九州未来与超聚变完成兼容性互认证

双方兼容性测试基于Intel64、鲲鹏架构完成，测试结果显示：九州未来AnimbusIaaSV8可基于超聚变FusionOS23服务器操作系统安全稳定运行，产品相互兼容性良好，性能卓越。
OpenInfra·2023-11-08 09:33

react的Virtual DOM

一、VirtualDOMVirtualDOM是一个JavaScript对象，v8引擎使得js可以高效运行，而直接操作DOM很慢。VirtualDOM本质上就是在JS和DOM之间做了一个缓存。
weixin_30858241·2023-11-08 08:01

华硕灵耀 X 双屏UX482EAR(UX4100EAR）原厂系统 I 带 ASUS Recovery 功能

华硕灵耀X双屏UX482EAR(UX4100EAR)原厂系统|工厂模式恢复链接如下：https://pan.baidu.com/s/1KRXPV8nTcyzdKZpoegPJLw?
华硕技术支持·2023-11-08 07:38

入门级Node.JS须知

•运行于googleV8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。Node.js对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。
侠客博园·2023-11-08 04:50

Node.js的入门及模块化

初识Node.jsNode.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境。
zgDaren·2023-11-08 04:20

[NOTE] WebGoat v8.2.2学习笔记

[NOTE]WebGoatv8.2.2学习笔记文章目录[NOTE]WebGoatv8.2.2学习笔记前言CIA常见编码形式OpenSSL使用docker安全SQL安全SQLiSQL特殊字符UNION&JOINS
Archeri_Shade·2023-11-08 02:10

模型实战（7）之YOLOv8推理+训练自己的数据集详解

YOLOv8推理+训练自己的数据集详解最近刚出的yolov8模型确实很赞啊，亲测同样的数据集用v5和v8两个模型训练+预测，结果显示v8在检测精度和准确度上明显强于v5。
明月醉窗台·2023-11-08 00:25

YOLOv8-Seg推理详解及部署实现

目录前言一、YOLOv8-Seg推理(Python)1.YOLOv8-Seg预测2.YOLOv8-Seg预处理3.YOLOv8-Seg后处理4.YOLOv8-Seg推理二、YOLOv8-Seg推理(C+
爱听歌的周童鞋·2023-11-08 00:21

YOLOv8-Pose推理详解及部署实现

目录前言一、YOLOv8-Pose推理(Python)1.YOLOv8-Pose预测2.YOLOv8-Pose预处理3.YOLOv8-Pose后处理4.YOLOv8-Pose推理二、YOLOv8-Pose
爱听歌的周童鞋·2023-11-08 00:21

YOLOv8推理详解及部署实现

目录前言一、YOLOv8推理(Python)1.YOLOv8预测2.YOLOv8预处理3.YOLOv8后处理4.YOLOv8推理二、YOLOv8推理(C++)1.ONNX导出2.YOLOv8预处理3.YOLOv8
爱听歌的周童鞋·2023-11-08 00:50

从0开始的视觉研究生涯（6）YOLOv8-seg实战应用NCNN加速详解（进阶，多线程、Int8量化）

在前面的章节中，介绍了如何自建数据集，如何复现深度学习模型，如何训练测试模型以及导出模型的基础知识，这节将详细介绍如何以YOLOv8为例，真正实现计算机视觉应用，并用NCNN在arm架构芯片上进行加速推理
fisherisfish·2023-11-08 00:19

YOLOv8-Cls推理详解及部署实现

目录前言一、YOLOv8-Cls推理(Python)1.YOLOv8-Cls预测2.YOLOv8-Cls预处理3.YOLOv8-Cls推理二、YOLOv8-Cls推理(C++)1.ONNX导出2.YOLOv8
爱听歌的周童鞋·2023-11-08 00:16

阿里服务器部署Node.js项目（CentOS）

Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，用来方便地搭建快速的易于扩展的网络应用。
DN金猿·2023-11-08 00:13

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+RepLKNet，超大核模型，精度嘎嘎提升，小目标检测性能嘎嘎提升，提升效果拉满！！！

YOLOv8最新改进系列首先，叫兽在此感谢B站粉丝，尾号为3202的小伙伴，给叫兽提的建议！祝你科研遥遥领先！早中top！！！于是乎！它来了！！！RepLKNet论文戳这详细的改进教程以及源码，戳这！
AI棒棒牛·2023-11-07 23:47

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。空间到深度（SPD）层的作用是将输入特征图的每个空间维度降低到通道维度，同时保留通道内的信息。这可以通过将输入特征图的每个像素或特征映射到一个通道来实现。在这个过程中，空间维度的大小会减小，而通道维度的大小会增加。非步长卷积（Conv）层是一种标
静静AI学堂·2023-11-07 23:17

YOLOv7改进策略：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测

Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读
AI小怪兽·2023-11-07 23:16

YOLOv8 C2f模块融合shuffleAttention注意力机制

1.引言1.1YOLOv8直接添加注意力机制yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作，常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后，这种改进特别常见。
有趣的野鸭·2023-11-07 22:34

YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器

文章目录摘要论文：《RefConv:重参数化的重聚焦卷积》1、简介2、相关研究2.1、用于更好性能的架构设计2.2、结构重参数化2.3、权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2、普通的RefConv3.3、重聚焦学习4、实验4.1、在ImageNet上的性能评估4.2、与其他重参数化方法的比较4.3、目标检测和语义分割4.4、消融实验4.5、REFCONV减少通道冗
静静AI学堂·2023-11-07 22:33

YOLOv8-Seg改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

本文改进：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8-Seg，与C2f结合实现二次创新DynamicSnakeConvolution亲测在番薯破损分割任务中
会AI的学姐·2023-11-07 22:30

YOLOv8轻量化模型：模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRepBiPAN | 来自YOLOv6思想

本文解决什么问题：在几乎不保证精度下降的前提下，轻量级模型创新设计EfficientRepBiPAN在关键点检测任务中|GFLOPs从9.6降低至8.5，mAP50从0.921下降至0.912，mAP50-95从0.697提升至0.779YOLO轻量化模型专栏：http://t.csdnimg.cn/AeaEF1.YOLOv6介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2209.0297
AI小怪兽·2023-11-07 20:48

华为eNSP实验-防火墙模拟配置(采用ping命令逐步分析)

软件下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1jY9TeUwVX0_GJH657Ybv8g
高精度小数·2023-11-07 20:46

centos7安装nodejs运行环境及卸载

运行环境及卸载-走看看一.安装【本地下载安装】1.进入官网下载最新版本https://nodejs.org/en/选择下载后上传或直接使用wget下载wgethttps://nodejs.org/dist/v8.11.2
weixin_43343144·2023-11-07 16:25

让你随时随地访问金蝶云星空企业版v8.0，内网穿透轻松实现远程办公！

文章目录前言1.金蝶云星空企业版v8.0安装下载1.1登录金蝶官网下载安装包1.2常见的安装下载问题2.金蝶云星空配置SQLSever数据库2.1创建数据管理中心2.2创建完成后在服务器登录管理站点3.
FGGIT·2023-11-07 15:24

docker安装达梦数据库镜像并初始化实例设置数据库大小写不敏感

全文参考文章Docker-通过容器安装部署达梦数据库教程以及docker安装达梦V8数据库UTF-8及大小写敏感问题一、安装部署达梦数据库下载完成之后使用FileZilla上传到服务器上面启动命令创建dm8
Januea·2023-11-07 10:36

Node.js 21 版本已发布！

亮点包括V8JavaScript引擎更新到11.8，稳定fetch和WebStreams，一个新的实验性标志来切换模块默认值（--experimental-default-type），一个内置的WebSocket
南城FE·2023-11-07 10:35

详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署

本文内容很多先提供给大家本文的思维导图，帮助大家快速定位到自己需要看的位置；YOLOv8的简介YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。
Snu77·2023-11-07 04:42

【ARMv8 SIMD和浮点指令编程】浮点加减乘除指令——四则运算

浮点指令有专门的加减乘除四则运算指令，比如FADD、FSUB、FMUL、FDIV等。1FADD(scalar)浮点加法（标量）。该指令将两个源SIMD&FP寄存器的浮点值相加，并将结果写入目标SIMD&FP寄存器。该指令可以产生浮点异常。根据FPCR中的设置，异常会导致在FPSR中设置标志，或者生成同步异常。半精度(ftype==11)(FEAT_FP16)FADD,,单精度(ftype==00)
TYYJ-洪伟·2023-11-07 03:37

《ARMv8-A编程指南》阅读笔记-04

第六章A64指令集许多编程人员在应用层写代码，不需要接触底层的汇编语言。然而，汇编语言在需要高度优化的代码段中是非常有用的。在写编译器这种类型的应用时。需要使用C语言没有实现的底层功能时。对boot代码进行移植时。编写硬件驱动和操作系统时。在对C语言代码进行调试，需要理解汇编指令和C语句之间的映射时。以上场景中汇编语言的阅读能力可以提供很大的帮助。6.1指令助记符A64汇编语言对助记符进行重载，并
-Willing-·2023-11-07 03:37

YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)

本文介绍这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积，它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括
Snu77·2023-11-07 01:06

ARM EL0-3

在ARMv8中User,FIQ,IRQ,Abort,Undefined,System这些模式统统取消，被EL0,EL1,EL2,EL3四种特权特权模式取代(跟之前的特权模式/非特权模式相比，实际上特权级还是增加了的
aixingkong921·2023-11-06 22:14

postman做接口自动化测试

可能是目前最好用的web接口调试工具无需注册（注册后可多终端同步用例）免费（每年付费$60可用云服务，30天免费试用）保存历史记录支持录制请求基于Chrome的V8引擎，支持JS脚本（基本支持ES6，浏览器相关对象和
测试界清流·2023-11-06 20:53

MS35657步进电机驱动器可兼容DRV8824

可兼容DRV8824（功能基本一致，管脚不兼容）。每个全桥的驱动电流在24V电源下可以工作到1.4A。
XjtDZ·2023-11-06 17:01

YoloV8目标检测与实例分割——目标检测onnx模型推理

一、模型转换1.onnxruntimeONNXRuntime（ONNXRuntime或ORT）是一个开源的高性能推理引擎，用于部署和运行机器学习模型。它的设计目标是优化执行使用OpenNeuralNetworkExchange（ONNX）格式定义的模型，ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放标准。ONNXRuntime提供了几个关键功能和优势：跨平台兼容性：ONNXRuntime旨在与各种硬件和
知来者逆·2023-11-06 13:34

node.js使用webstrom调试

使用的webstrom2016.2调试node.js8的时候出现badoption:--expose_debug_as=v8debug错误，结果哥百度了半天都是说v8debugisundefine的回答
陈泽伟一路狂奔·2023-11-06 12:48

Google发布移动终端对象检测模型——mediapipe，无GPU依然飞快

对象检测模型最出名的当选YOLO系列，其YOLO系列已经更新到V8系列，但是现有的YOLO模型面临限制，如量化支持不足和准确性延迟权衡不足。
人工智能研究所·2023-11-06 09:23

YOLOv8独家首发改进：黑夜小目标检测，ICANN会议出品，原创LEF模块，增强图像增强组成

本篇内容：YOLOv8独家首发改进：ICANN会议出品，黑夜小目标检测，原创LEF模块，增强图像增强组成本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文提出改进原创方式：二次创新
芒果汁没有芒果·2023-11-06 07:35

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】YOLOV8

目录知识储备YOLO系列算法Yolo算法思想Yolo的网络结构Yolo模型的训练yoloV2yoloV3
林聪木·2023-11-06 05:04

yolov8_seg分割模型训练自己数据集

基本思想：业务需求，需要实例分割检测案例，选定yolov8模型训练自己业务场景数据集。
MFT小白·2023-11-06 03:00

yolov8-seg 训练自己的数据集（Linux）--详细步骤

1、源码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics2、环境准备：有直接能用的镜像：dockerpullultralytics/ultralytics:latest镜像拉下来就有源码3、准备数据集（labelme标注）数据集结构：images为存放的原图，json文件夹下为labelme的标注文件，txt用来存放转化后的txt标注文件，spilt存放划
某一天10_21·2023-11-06 03:59

YOLOv8改进：IOU创新篇 | 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同场景实现涨点

本文改进：引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，适配各个YOLOMPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU在各个场景都能够有效涨点YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2023-11-06 03:59

YOLOv8-Seg改进：动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention）助力分割 | CVPR2023

本文改进：动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention），实现更灵活的计算分配和内容感知，使其具备动态的查询感知稀疏性，引入到YOLOv8-Seg任务中，1）与C2f结合实现二次创新；
会AI的学姐·2023-11-06 03:59

基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（四）：高效的通道先验卷积注意力（CPCA） | 中科院 2023.6

高效的通道先验卷积注意力（CPCA）方法，支持注意力权重在通道和空间维度上的动态分布；CPCA小目标检测&复杂场景首选，实现涨点，在交通摄像头下车辆检测项目中，mAP50从原始的0.745提升至0.748YOLOv8
会AI的学姐·2023-11-06 03:29

YOLOv8改进：手把手入门系列篇 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点 | EMA注意力作为案例展开

问题点：创新点为什么在自己数据集不涨点，甚至出现降点的现象本文解决对策：拿EMA注意力作为案例进行展开，将创新点放入不同网络位置，总有一种能够高效涨点YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn
会AI的学姐·2023-11-06 03:28

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

本文改进：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新DynamicSnakeConvolution亲测在多个数据集能够实现涨点
会AI的学姐·2023-11-06 03:28

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一区顶刊

MSDA能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互；如何在YOLOv8下使用：1）作为注意力机制放在各个网络位置；2）与C2f结合替代原始的C2fMSCA多尺度特性在小目标检测领域表现优异YOLOv8改进专栏
会AI的学姐·2023-11-06 03:28

手把手教程 | YOLOv8-seg训练自己的分割数据集

手把手教程：教会你如何使用自己的数据集开展分割任务YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练
会AI的学姐·2023-11-06 03:57

极光推送自动集成

abiFilters'armeabi','armeabi-v7a','armeabi-v8a','x86','x86_64','mips'
jjswer·2023-11-06 03:27

【ARMNN/编译】tensorflow lite版本

说在前面PC环境：ubuntu16.04目标平台：armv8-A编译方式：交叉编译参考：为Tensorflow、Tensorflowlite配置ArmNNSDK编译环境、armdeveloper其他说明
o0o_-_·2023-11-06 00:41

初识Node.js

Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。shebang现在假设我们有一个写好的脚本
sakura最好了_96aa·2023-11-06 00:33

WebGoatV8.1(A1Injection)详细过关教程

一、SQLInjection(intro)1.WhatisSQL?题目让我们查找BobFranco的部门基本的sql的查询语句：select查询的字段from表名where筛选条件orderby分组having再次筛选limit限制一次输出数据的条数；（;是sql语句结束的标志）selectdepartmentfromemployeeswhereuserid='96134';2.DataManip
spade.nine·2023-11-06 00:59
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