YOLO芒果全系列改进第5页

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

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。

披光人·2025-03-15 12:14

论文写作篇#6：在C会里，YOLO文章的摘要怎么写？Conclusion怎么写？摘要和Conclusion有哪些区别？

前两次学习中，我们学习了C会YOLO论文的结构和消融实验的写法论文写作篇#5：想发C会，YOLO的消融实验AblationExperiment/Study怎么写？

hjs_deeplearning·2025-03-15 10:31

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

2.检测模型：使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调，能够识别和定位用户界面中的可交互区域，如按钮、图标等。3.描述模型：利用BLIP-v2模

deepdata_cn·2025-03-15 09:51

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务

听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测

常见分布式ID生成方案在Go语言生态中，常见的分布式ID生成方案包括：XID（github.com/rs/xid）：基于MongoDBObjectID改进的方案，时间排序、唯一性强、无

zhuyasen·2025-03-15 06:27

DeepSeek面试——分词算法

分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding）算法的改进版本

mzgong·2025-03-15 00:27

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。

算法如诗·2025-03-14 23:23

YOLOv12模型详解及代码复现

算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下，YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。

清风AI·2025-03-14 23:21

YOLOv8涨点大全总结（源码）

（需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。

清风AI·2025-03-14 23:21

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生

天一生水water·2025-03-14 23:50

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

然而在python中由于使用了全局解释锁(GIL)的原因，代码并不能同时在多核上并发的运行，也就是说，Python的多线程不能并发，使用多线程来改进自己的Python代码后，程序的运行效率却下降了。

weixin_39718890·2025-03-14 16:21

如何快速实现MODBUS TCP转Profinet——泗博网关EPN-330

泗博网关EPN-330可作为PROFINET从站，支持与西门子S7-200SMART/300/400/1200/1500全系列PLC以及具有PROFINET主站的系统无缝对接，而ModbusTCP端，可以与

上海泗博自动化·2025-03-14 15:43

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和

Lunar*·2025-03-14 15:11

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

3.13 YOLO V3

今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。-特征做得更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。

不要不开心了·2025-03-14 11:44

php mysql中几个版本的进化史_PHP 进化史 — 从 v5.6 到 v8.0

在此篇文章中，我们将用15分钟对PHPv7.x版本更改进行简要回顾。

插门胡的小背心·2025-03-14 09:25

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum

Humingway·2025-03-14 07:13

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

Netty基础—4.NIO的使用简介二

编程5.改造程序以支持长连接6.NIO三大核心组件7.NIO服务端的创建流程8.NIO客户端的创建流程9.NIO优点总结10.NIO问题总结4.伪异步IO编程(1)BIO的主要问题(2)BIO编程模型的改进

东阳马生架构·2025-03-14 00:55

【大模型新书】基于RAG的生成式AI：使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道

利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG）购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出，将每个响应与其源文档链接，构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱

AI大模型-大飞·2025-03-13 23:18

WebGPU 为什么会取代 WebGL，看看 WebGPU 都做了啥？

WebGPU被普遍认为是WebGL的继任者，并有望在未来逐步取代WebGL，这一趋势主要由以下技术、生态和行业因素推动，本文带着大家看WebGPU针对WebGL提升了啥，改进了啥。

贝格前端工场·2025-03-13 21:36

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。减少边界检查开销：在确

搬码驿站·2025-03-13 17:39

计算机视觉算法实战——车道线检测

本文将深入探讨当前主流的车道线检测算法，选择性能最好的算法进行详细介绍，并涵盖数据集、代码实现、优秀论文、具体应用以及未来的研究方向和改进方向。1.当前相关的算法✨✨车道线检测算法

喵了个AI·2025-03-13 17:32

python匿名函数的好处_python 匿名函数与三元运算学习笔记

呵呵，如果是这么用，确实没毛线改进，不过匿名函数主要是和其它函数搭配使用的呢，如下res=map(lambdax:x**2,[1,2

weixin_39812142·2025-03-13 15:22

MobileNet 改进：添加inception模块

目录1.inception模块2.MobileNet+inception3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.inception模块Inception模块是Google在2014年提出的Inception网络（也称为GoogLeNet）中的核心组件。它的设计目标是通过多尺度特征提取来提高网络的表达能力，同时控制计算复杂度。Inception

听风吹等浪起·2025-03-13 14:11

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLO系列家族（1）YOLO发展史（2）YOLOX（3）YOLOv6（4）YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史

LeeZhao@·2025-03-13 13:34

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图

Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

图像识别技术与应用课后总结（18）

·YOLO-V3RetinaNet系列，YOLO-V3在不同变体（如YOLOV3-320、YOLOV3-416等）下，在推理时间和精度上有不同的表现，展示了其在速度和准确性上的平衡。

一元钱面包·2025-03-13 11:20

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。

·2025-03-13 10:05

C++程序设计语言笔记——引言：第一章致读者

钺不言·2025-03-13 10:13

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是目前广泛应用的一种高效目标检测算法。

UksApps·2025-03-13 06:13

使用 UpTrain 提升 LLM 应用效果的实战指南

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，如何评估和改进这些应用的性能成为了一个关键问题。

qahaj·2025-03-13 04:30

手把手教你搭建微信聊天机器人系列（一）：文心一言（百度千帆ERNIE-Bot大模型）API测试

全系列链接如下：手

AGI学习社·2025-03-13 03:49

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中，瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此，对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。

FL1623863129·2025-03-13 02:12

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个

智慧愚行·2025-03-13 01:06

chrome内核大版本升级涉及核心事项

以下是关键核心事项及应对策略：1.技术架构调整V8引擎升级：JavaScript引擎优化可能引入新语法支持（如ES新特性）、性能改进或GC机制调整，需验证业务代码兼容性。

ปรัชญา แค้วคำมูล·2025-03-13 01:33

CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1，完成yolov12tensorRT推理完整过程

一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA，因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢，这里我问的秘塔AI，你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意，如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操

李卓璐·2025-03-13 01:33

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！

Limiiiing·2025-03-13 00:27

效果媲美Cursor的开源替代：Roo-Cline

作为一个开源项目，它在保持原版Cline所有核心功能的同时，通过持续的社区贡献不断改进和扩展其功能集。

开源项目精选·2025-03-12 19:52

实现一个超轻量级实例分割网络的思路

文章目录前言一、基本思路二、picodet三、yolact三、picodet+yolact总结前言在某些工业领域，由于成本问题算力有限，只能实时跑一些超轻量级网络，拿目标检测来说，例如yolo-fast

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

YOLOv8增加P2层通过牺牲部分计算效率换取了小目标检测性能的显著提升，尤其适用于高分辨率、小目标密集的场景。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

Google Chrome 60版本的全新特性与优势

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Chrome60是GoogleChrome浏览器的一个重大更新，它在2017年推出，为用户和开发者提供了多项改进。

xinwuji312·2025-03-12 13:19

AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】

正在不断更新中~文章目录YOLOv8与RT-DETR的完美结合|重塑目标检测

一键难忘·2025-03-12 12:09

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

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