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YOLOv8剪枝
模型量化的原因和方法
这包括理解参数的概念、采用量化技术、
剪枝
、稀疏表示等方法。参数的概念权重(Weights)定义:权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。
潇湘馆记
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2025-03-25 06:27
人工智能
算法
题型笔记 | Apriori算法
若k>1k>1k>1,重复步骤(4)(4)(4)、(5)(5)(5)和(6)(6)(6)由LkL_kLk执行连接和
剪枝
操作,产生候选k+1k+1k+1项集的集合Ck+1C_{k+1}Ck+1。
Mryan2005
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2025-03-25 05:14
#
数据挖掘算法笔记
我的课堂笔记
笔记
算法
在 web 部署
YOLOv8
目标检测(Django+html)
本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用,使用Django+html进行部署,能够对视频和图像进行识别,并显示到页面上,下面是一个效果:上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025-03-1321-52-06下面进行教学,想直接要源码的直接滑到最底下。首先配置环境,设置一个全局文件夹,用于储存每次选择和检测完的图片和视频:setting.py中加入:importosBASE_
Edward-tan
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2025-03-24 22:59
人工智能--CV
全栈开发
YOLO
django
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究(中)
消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于
YOLOv8
林聪木
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2025-03-24 15:03
目标检测
YOLO
深度学习
YOLOv8
改进:添加 AKConv(任意采样形状和任意数目参数的卷积)
YOLOv8
改进:添加AKConv(任意采样形状和任意数目参数的卷积)引言在目标检测领域中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列因其速度和效率而受到广泛关注。
鱼弦
·
2025-03-24 12:34
人工智能时代
YOLO
YOLOV8
多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
YOLOV8
多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)各位读者麻烦给个star或者fork,求求了。
@M_J_Y@
·
2025-03-24 07:20
目标检测
YOLO
计算机视觉
目标检测
python
YOLOV11|YOLO12改进系列指南
基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道
剪枝
算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11
魔鬼面具
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2025-03-23 08:03
YOLO
【
YOLOv8
】
YOLOv8
改进系列(9)----替换主干网络之RepViT
主页:HABUO主页:HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你,祝你早安,午安,晚安【
YOLOv8
改进系列】:【
YOLOv8
】
YOLOv8
结构解读
YOLOv8
改进系列(1)----替换主干网络之
HABuo
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2025-03-22 23:18
YOLOv8入门+改进
YOLO
目标检测
深度学习
计算机视觉
人工智能
如何使用
YOLOv8
在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置
YOLOv8
、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
如何使用
YOLOv8
在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置
YOLOv8
、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师
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2025-03-22 22:08
人工智能
YOLO
目标检测
遥感
yolov8
实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统(参考论文(约7000字)+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型)
基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统,包括图片车牌识别,视频车牌识别,视频流车牌识别。效果展示(图片检测,检测到的内容添加到历史记录):效果展示(视频检测,视频车辆只会添加一条记录,下文更多实际应用中的优化策略):新增功能:批量图片检测(2024/5/7更新代码)
学术菜鸟小晨
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2025-03-22 11:48
yolov8实战100天
python
YOLO
pyqt5
车牌识别
毕业设计
论文
模型部署实战:PyTorch生产化指南
模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/
剪枝
)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程
小诸葛IT课堂
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2025-03-21 01:45
pytorch
人工智能
python
YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
YOLOv8
基础YOLO
清风AI
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2025-03-20 21:11
YOLO算法魔改系列
YOLO
人工智能
计算机视觉
目标检测
python
深度学习
Yolov8
训练自己的数据集(脱离ultralytics库)
最近在整理关于
yolov8
的相关内容,有个很大的问题,抛开
yolov8
性能不谈,
yolov8
代码的使用灵活性不如yolov5,尤其是对于一些新手或者对yolo框架不是很熟悉的人(这也是因人而异,有些人可能会喜欢
爱吃肉的鹏
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2025-03-19 17:22
YOLO
yolov8
的第一次实验报告
数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别:zdjy_ld,zdjy_gd]注释:占道经营流动,占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:
YOLOv8
算法宇宙
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2025-03-18 16:55
YOLO
人工智能
计算机视觉
C#学习笔记(3): 调用
YOLOv8
最近做的项目需要C#编写上位机程序,同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件,C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")
playerofIE
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2025-03-18 15:50
c#
学习
笔记
YOLO
python
YOLOv8
的简介 及C#中如何简单应用
YOLOv8
YOLOv8
是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。
码上有潜
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2025-03-18 14:46
YOLOv8
YOLO
神经网络模型压缩&实例教程—非结构化
剪枝
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要
剪枝
的模块3.模块
剪枝
(核心)3.1随机
剪枝
weight3.2L1范数
剪枝
bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋
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2025-03-18 04:41
《python深度学习》笔记
神经网络
剪枝
深度学习
深度学习模型压缩:非结构化
剪枝
与结构化
剪枝
的定义与对比
其中,
剪枝
(Pruning)是最常用的方法之一。根据
剪枝
的粒度和目标,
剪枝
可以分为非结构化
剪枝
(UnstructuredPruning)和结构化
剪枝
(StructuredPruning)。
从零开始学习人工智能
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2025-03-18 03:37
深度学习
剪枝
人工智能
数据结构与算法:洪水填充
前言洪水填充是一种用在图上的搜索算法,其过程就像洪水或病毒一样逐渐蔓延整个区域,继而达到遍历和统计相同属性的连通区域的功能,中间也可以通过每走过一个节点就设置路径信息的方法来达到
剪枝
的效果。
WBluuue
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2025-03-18 03:00
c++
算法
leetcode
数据结构
深度优先
剪枝
图论
从
剪枝
到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
正在不断更新中文章目录从
剪枝
到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘
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2025-03-18 00:13
剪枝
深度学习
算法
知识蒸馏
PyTorch 模型
剪枝
实例教程一、非结构化
剪枝
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要
剪枝
的模块3.模块
剪枝
(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。
小风_
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2025-03-18 00:41
模型压缩与加速
pytorch
pytorch
深度学习
人工智能
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!!!
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2025-03-18 00:10
YOLO
优化深度学习模型:PyTorch中的模型
剪枝
技术详解
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型
剪枝
技术详解在深度学习领域,模型
剪枝
是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980
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2025-03-18 00:38
深度学习
pytorch
剪枝
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
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2025-03-17 16:14
人工智能时代
YOLO
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
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2025-03-17 00:10
YOLO系列改进管理
YOLO
transformer
python
回溯算法知识总结
1.什么是回溯怎么用(回溯本质及模版)底层逻辑:解决树形结构问题、用到递归逻辑、穷举本质优化靠
剪枝
。
专业刷题Pia
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2025-03-16 14:58
算法
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
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2025-03-16 13:49
深度学习
YOLO
flask
python
《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
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2025-03-16 10:54
YOLO
机器学习-----决策树
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的
剪枝
3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练
多巴胺与内啡肽.
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2025-03-15 15:37
机器学习
机器学习
决策树
人工智能
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括
剪枝
、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
奥德彪123
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2025-03-15 10:30
嵌入式AI
人工智能
嵌入式
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
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2025-03-15 09:51
应用软件
GUI
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
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2025-03-14 23:21
深度学习
YOLO
计算机视觉
神经网络
人工智能
python
leetcode93. 复原IP地址
输入:“25525511135”输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]分析
剪枝
条件:1、一开始,字符串的长度小于4或者大于12,一定不能拼凑出合法的ip地址(这一点可以一般化到中间结点的判断中
Rookie2Master
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2025-03-14 20:18
leetcode
字符串
剪枝
回溯
leetcode
大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、
剪枝
、梯度裁剪与蒸馏
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)
剪枝
(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势
时光旅人01号
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2025-03-14 15:40
人工智能
剪枝
算法
深度学习
数据挖掘
人工智能
L2-4 吉利矩阵(优化
剪枝
版)
L2-4吉利矩阵暴力解法:L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”,因为这样的矩阵一共有666种。本题就请你统计一下,把7换成任何一个[2,9]区间内的正整数L,把矩阵阶数换成任何一个[2,4]区间内的正整数N,满足条件“所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于L”的N×N方阵一共有多少种?输入格式:输入在一行
终相守丶空白
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2025-03-14 13:56
深度优先
算法
图论
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天:模型压缩技术
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天:模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化
剪枝
技术通道
剪枝
评估准则L1-norm
剪枝
算法APoZ
凡人的AI工具箱
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2025-03-13 22:10
深度学习
pytorch
学习
python
人工智能
【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@
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2025-03-13 13:34
计算机视觉
AIGC
计算机视觉
YOLO
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
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2025-03-13 06:14
YOLOv8改进专栏
YOLO
计算机视觉
深度学习
目标检测
【6】搜索
剪枝
优化学习笔记
前言WFLS2023寒假集训Day4Day5搜索
剪枝
的复杂度很玄学,最好还是能
剪枝
就
剪枝
,只要不是错误的,总没有坏处。
W9095
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2025-03-12 22:13
剪枝
学习
笔记
c++
算法
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
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2025-03-12 14:22
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
算法学习系列(四十五):DFS之
剪枝
与优化
目录引言DFS之
剪枝
与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的
剪枝
和优化确实难度是非常的大,从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度,而且难度不亚于DPDPDP
lijiachang030718
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2025-03-12 12:10
算法
深度优先
算法
学习
c++
剪枝
程序人生
笔记
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
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2025-03-12 12:09
精通AI实战千例专栏合集
人工智能
YOLO
目标检测
YOLOv8与RT-DETR
【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化:蒸馏法、
剪枝
…
剪枝
:网络
剪枝
的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除,然后再重新finetune网络进行微调。
聊北辰同学
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2025-03-12 11:08
轻量级神经网络
神经网络
深度学习
机器学习
数据挖掘
基于多种模型
剪枝
方法(L1-norm、Slimming、AutoSlim)的模型轻量化和模型压缩实现
基于多种模型
剪枝
方法(L1-norm、Slimming、AutoSlim)的模型轻量化实现支持:VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
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2025-03-12 11:01
pytorch量化感知训练
稀疏训练
模型剪枝学习教程
剪枝
python
深度学习
大模型中的
剪枝
、蒸馏是什么意思?
环境:
剪枝
蒸馏问题描述:大模型中的
剪枝
、蒸馏是什么意思?
玩人工智能的辣条哥
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2025-03-12 10:29
人工智能
剪枝
人工智能
机器学习
Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理
【
YOLOv8
多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
阿_旭
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2025-03-12 05:51
深度学习实战
cnn
pytorch
人工智能
Faster
RCNN
人工智能混合编程实践:C++调用Python ONNX进行
YOLOv8
推理
人工智能混合编程实践:C++调用PythonONNX进行
YOLOv8
推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介
YOLOv8
简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行
YOLOv8
FriendshipT
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2025-03-11 22:48
人工智能混合编程实践
人工智能
c++
python
YOLO
ONNX
目标检测
《 YOLOv5、
YOLOv8
、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
走进YOLOv5、
YOLOv8
、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用
空云风语
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2025-03-11 15:51
人工智能
YOLO
机器视觉
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
YOLO
回溯法-子集树递归树-装载问题
2)确定易于搜索的解空间结构;3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用
剪枝
函数(****约束函数除去不满足约束的子树,限界函数减去得不到最优解的子树**)**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点
王安安的记录
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2025-03-11 07:53
算法
回溯法
c++
算法
YOLOv8
制作自己的实例分割数据集保姆级教程(包含json转txt)
1.数据准备首先对原始数据集进行整理,将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中,同时额外新建两个文件夹,用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件,将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签,记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport
Sir小珂
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2025-03-11 07:18
YOLO
python
深度学习
人工智能
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