YOLO改进

在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - Java & Go - 二分查找改进

文章目录LeetCode34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置解法11算法2Java3Go解法21算法2Java3GoLeetCode34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置LeetCode34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置解法11算法算法1.两次二分查找2.第一次二分查找计算mid=(left+right)>>1;，每次mid都偏向左边，可以保证找到的是第一个大于
暴风星云裂之我裂开了·2025-03-18 07:41

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>
再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。
鱼弦·2025-03-17 16:14

Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

用户价值分析（RFM模型）三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析（RFM模型）四、可能改进的代
萧十一郎@·2025-03-17 15:36

【数据结构】近期博客大思想（2）面向使用出发

能简单就简单3.写数篇专题小文章、小知识点总结，数周后汇总二、避免的潜意识1.不要随便和比你暂时学得好的同龄人攀比技术2.戒浮躁:别人学得好写得好是自己不能够控制的3.能控制自己创作的东西，自己的脚步三、核心改进
泡泡大虾·2025-03-17 15:33

Apache Doris 3.0.4 版本正式发布

该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。
·2025-03-17 14:06

MVC/MVP/MVVM框架学习总结（二）

上次已经了解到MVC的知识，现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架，是一种软件架构设计模式，以下是具体介绍：核心组件Model（模型）
每次的天空·2025-03-17 14:52

单体架构、微服务组件与解决方案

资料：微服务、MQ资料链接:https://pan.baidu.com/s/1nzCJ-hNw854uFJQf6jWobg提取码:yyds单体架构微服务拆分与改进将单体项目拆分成微服务项目1、拆分原则
Forever Nore·2025-03-17 13:48

第七篇：数据治理实践工具与资源

1.数据治理实践工具与资源1.1数据治理成熟度评估工具数据治理成熟度评估是企业了解自身数据治理现状、识别改进机会的重要工具。通过系统化的评估，企业可以明确数据治理的发展阶段，制定有针对性的改进计划。
小技工丨·2025-03-17 09:51

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
deepdata_cn·2025-03-17 08:16

Vue 3 vs Vue 2：深入解析从性能优化到源码层面的进化

本文将深入剖析Vue3的进化，包括其源码实现方面的优化，如diff算法、静态标记、编译优化，以及Vue3在热更新、构建工具上的改进。
银之夏雪·2025-03-17 08:42

python代码重构技巧_Python代码重构指南，老师Bryan Beecham完结

重构是软件改进的核心，它使软件拥有更好的结构和性能，也使代码更易于理解、修改和扩展。尽管重构并不是新事物，但是软件开发人员仍然会苦恼于如何正确地进行重构。
weixin_39916479·2025-03-17 07:34

【python】函数重构

查看函数的代码是否清晰、简洁、可读，有无可改进之处。提取重复的代码。如果函数中有重复的代码块，可以将其提取为单独的函
划过手的泪滴t·2025-03-17 06:32

C++ Primer Plus：第八章 - 函数探幽

1、C++内联函数：为提高程序运行速度所做的一项改进。在函数声明前加上关键字inline，在函数定义前加上关键字inline。不能使用递归。
我是一片小树叶·2025-03-17 06:32

FORTRAN语言的变量声明

FORTRAN语言经历了多次版本更新，最流行的版本包括FORTRAN77、FORTRAN90、FORTRAN95、FORTRAN2003以及FORTRAN2008等，其中每个版本都在语言功能和表达能力上有所改进
穆骊瑶·2025-03-17 06:59

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、
shiter·2025-03-17 06:58

安全巡检

保障信息系统安全稳定运行巡检收益1、通过专业、严谨的安全巡检服务，确保客户IT环境的安全性和稳定性2、大大降低客户的运维风险和运维成本3、专业的安全技术和专业的人员及时、全面的掌握客户IT环境的安全现状和面临的风险，并提出改进建议
Redmaple925·2025-03-17 04:42

DataEase：一款国产开源数据可视化分析工具

DataEase是由飞致云开发的一款基于Web的数据可视化BI工具，支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业务改进与优化提供支持。
不剪发的Tony老师·2025-03-17 04:09

使用Python实现无人机路径规划的灰狼优化算法

灰狼的狩猎策略1.4算法步骤2.Python中的灰狼优化算法实现2.1安装必要的库2.2定义类2.2.1灰狼类2.2.2群体类2.2.3路径规划类2.3示例程序3.灰狼优化算法的优缺点3.1优点3.2缺点4.改进方向
闲人编程·2025-03-17 02:59

数据库查询优化：提升性能的关键实践

查询优化是性能调优的重要组成部分，通过对SQL查询的分析与改进，减少查询执行时间和资源消耗，从而提升整体系统效率。categories:前端开发tags:查询优化数据
·2025-03-17 02:16

Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2（附完整代码）

这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的，尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。
资源补给站·2025-03-17 01:16

在卫星通信网络中的TCP/IP 协议适应性研究

目录引言卫星通信网络的特点高延迟特性高误码率带宽受限与动态变化TCP/IP协议在卫星通信网络中面临的挑战拥塞控制机制失效重传机制效率低下协议开销过大TCP/IP协议在卫星通信网络中的适应性改进优化拥塞控制机制改进重传机制降低协议开销结论引言卫星通信网络凭借其覆盖范围广
欣傅·2025-03-17 00:43

YOLOv8改进添加swin transformer

最近在做实验，需要改进YOLOv8，去网上找了很多教程都是充钱才能看的，NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦，所以自己去找代码手动改了一下，成功实现YOLOv8改进添加swintransformer
兜里没有一毛钱·2025-03-17 00:10

Java性能优化：让你的程序飞起来！

通过改进代码逻辑、减少资源消耗，我们可以显著提升程序的性能。1.减少对象创建频繁创建对象会增加垃圾回收
杨凯凡·2025-03-17 00:39

Mysql数据库简要介绍

数据库版本（Mysql为例）版本4：InnoDB,增加事务的处理，并改进全文本
u010868192·2025-03-17 00:06

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进

AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法，以提高生成图像的质量和多样性。
爱研究的小牛·2025-03-16 21:50

敏捷开发在中小团队中的应用与挑战：实战指南与避坑手册

2.2轻量级工具链搭建2.3迭代节奏控制技巧2.4可视化管理的艺术2.5持续改进机制三、必须跨越的四大死亡陷阱3.1需求镀金综合症3.2站会僵尸化3.3技术债雪球效
蜡笔小新星·2025-03-16 20:44

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
一勺汤·2025-03-16 19:05

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

在医学图像分割领域面临诸多问题，如U形架构卷积网络难以提取全局信息，混合架构因计算资源受限在实际医疗场景应用受阻，轻量化网络在保证性能与提取全局信息上存在矛盾。因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力，有效解决了这些问题。代码：http
一勺汤·2025-03-16 19:04

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
清风AI·2025-03-16 19:00

如何干好测试管理工作

**要想干好测试管理工作，核心要关注：测试流程规范、团队协作效率、用例设计覆盖度、风险评估与预防措施、持续改进文化。其中，团队协作效率尤其关键，它决定了测试信息的流转速度和缺陷修复的响应能力。
·2025-03-16 17:04

嵌入式系统测试必备：9大理由解析报告与可追溯性的重要性（附工具推荐TESSY）

报告和可追溯性不仅支持有效的项目管理，还促进了维护和调试，并为审计及持续改进工作提供了必要的文档支持。理由1：合规性嵌入式系统常用于汽车、航空航天、医疗设备和工业控制系统等关键应用领域。
·2025-03-16 17:33

QAM星形调制解调完整流程

的原理主函数实现流程主函数完整代码三、仿真结果与分析四、总结五、完整代码链接提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点星形正交幅度调制（Star-QAM）是一种改进的调制技术
竹夹·2025-03-16 16:40

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

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)：2792标注数量(xml
FL1623863129·2025-03-16 13:51

使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统

这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示，代码仅仅有2个html文件和一个python文件，真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。
FL1623863129·2025-03-16 13:49

YOLO11 环境安装

Ubuntu中安装MinicondaAnaconda/Minicondapip配置清华镜像源Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11
你喜欢喝可乐吗？·2025-03-16 12:13

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。
RockLiu@805·2025-03-16 12:39

深入探究YOLO系列的骨干网路

深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。
编码实践·2025-03-16 10:59

YOLO V4（2020 CV）

论文标题YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection论文作者AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao
刘若里·2025-03-16 10:56

《Hello YOLOv8从入门到精通》4， 模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。
Jagua·2025-03-16 10:54

Python的那些事第四十五篇：继承自Nose的测试框架Nose2

Nose2作为Nose的继承者，在保留Nose优势的基础上进行了诸多改进和扩展，为Python测试领域带来了新的活力和可能性。
暮雨哀尘·2025-03-16 09:23

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO
小彭律师·2025-03-16 09:21

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu
雪可问春风·2025-03-16 08:11

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
次次皮·2025-03-16 03:12

Angular 15升级指南：解决Polyfills错误

引言最近，Angular15正式发布，带来了许多新特性和改进。然而，在升级过程中，开发者们常常会遇到一些迁移问题。
t0_54program·2025-03-16 03:10

[YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解

HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息1.1超参数配置文件的路径路径1.2超参数配置文件1.3如何指定超参数配置文件第2章超参数内容详解前言：YOLOV5
文火冰糖的硅基工坊·2025-03-15 21:24

用Python打造AI玩家：挑战2048，谁与争锋

文章目录一、创作背景二、效果图三、准备工作1.安装Chrome和ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明‌1.init_driver函数‌2.play_2048函数‌五、完整代码六、改进版本七
穿梭的编织者·2025-03-15 17:30

安全测试数据的分析、报告及业务应用

另一个具有管理价值的目标是将应用程序的安全状态与安全基线进行对比，以此评估应用安全流程的改进情况。假设安全指标基线对应的是仅完成
蚂蚁质量·2025-03-15 16:18
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