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[yolov11改进系列]基于yolov11引入迭代注意力特征融合iAFF的python源码+训练源码

【iAFF介绍】1.IAFF（迭代注意力特征融合）iAFF通过引入多尺度通道注意力模块和迭代融合，更好的整合不同尺度和语义不一致的特征，有效解决特征融合问题，提高目标检测的精度。

FL1623863129·2025-06-01 15:06

YOLOv8 移动端升级：借助 GhostNetv2 主干网络，实现高效特征提取

文章目录引言GhostNetv2概述GhostNet回顾GhostNetv2创新YOLOv8主干网络改进原YOLOv8主干分析GhostNetv2主干替换方案整体架构设计关键模块实现完整主干网络实现YOLOv8集成与训练模型集成训练技巧性能对比与分析计算复杂度对比优势分析部署优化建议结论与展望引言目标检测是计算机视觉领域的重要任务，YOLO系列算法因其出色的速度和精度平衡而广受欢迎。YOLOv8作

向哆哆·2025-06-01 14:04

深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习

实现方式和应用场景上有显著区别，以下从多个维度对比分析：一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑：基于神经网络（如卷积神经网络CNN）构建模型，通过大量标注人脸数据（如LFW、CASIA-WebFace）训练模型，学习人脸特征的层次化表示

Ronin-Lotus·2025-06-01 14:00

vue2实现【瀑布流布局】

瀑布流1.解释2.形成结构和样式3.自定义指令1.解释瀑布流特征：等宽不等高：元素宽度固定，高度根据内容自适应。

Stella2521·2025-06-01 11:11

AIGC领域Stable Diffusion的模型微调方法与实践

首先剖析StableDiffusion的核心架构与微调理论基础，分类讲解全量微调、参数高效微调（LoRA/QLoRA）、特征

AI大模型应用工坊·2025-06-01 10:02

python打卡DAY23

在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练

纨妙·2025-06-01 09:58

python打卡day41

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→

纨妙·2025-06-01 09:27

【0020】一文搞懂PostgreSQL中的扩展（extension）特性

如何安装系统自带所有扩展2.2扩展组成部分3.扩展管理3.1创建扩展3.2删除扩展3.3更新扩展3.扩展类别1.关于扩展除了在源码编译安装PostgreSQL一文中介绍的PostgreSQL具备着“类、继承等对象数据库特征

内核之道·2025-06-01 08:50

基于机器学习的反反爬策略实战：用Python智能破解反爬机制

本文将基于Python，详细介绍如何结合机器学习技术，设计并实现智能反反爬策略，从数据采集、特征提取、模型训练到动态策略调整，给出完整代码示例，助力爬虫工程师提升反爬对抗能力。1.反爬

Python爬虫项目·2025-06-01 08:17

协同过滤算法本质？

其核心思想可以概括为以下两点：一、基于群体行为的“协同性”协同过滤的本质是通过观察群体行为来推断个体偏好，而非依赖物品本身的属性或用户的显式特征（如电影类型、用户年龄等）。

非小号·2025-06-01 07:13

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

传统机器学习模型，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示（contextualembeddings），捕捉长距离语义依赖。

非小号·2025-06-01 07:13

Burgers 方程

Cole–Hopf变换：从线性回到非线性兼具“可解析性”与“非线性特征”，是物理与数值分析双料“试金石”。如何“通透”地学？

一杯水果茶！·2025-06-01 06:05

【Python打卡Day23】管道/流水线工程 @浙大疏锦行

在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评估等步骤，以实现机器学习模型的训练和评估。

可能是猫猫人·2025-06-01 05:27

架构设计之存储高性能——关系型数据库

其核心特征是通过二维表结构组织数据，表之间通过主键和外键建立关联关系。自1970年EdgarF.Codd提出关系模型以来，Oracle、MySQL、PostgreSQL等经典系统持续演进，形成

星垣矩阵架构师·2025-06-01 01:36

2025年DDoS混合CC攻击防御全攻略：构建智能弹性防护体系

一、混合攻击的新特征与危害AI驱动攻击智能化生成式AI可模拟真实用户操作轨迹（如登

上海云盾商务经理杨杨·2025-06-01 01:00

IP地址基础知识

文章目录IP地址基础知识一、基本定义与核心作用IP地址mac地址和ip地址的区别二、版本演进与格式特征三、地址结构解析四、特殊地址类型五、地址分配与管理六、典型应用场景七、子网掩码子网掩码介绍子网掩码结构与表示子网掩码核心计算子网划分实战示例可变长子网掩码

开挖掘机上班·2025-06-01 00:59

30V/150A MOSFET 150N03在无人机驱动动力系统中的性能边界与热设计挑战

产品技术概述150N03是一款基于沟槽式工艺(TrenchTechnology)的N沟道功率MOSFET，其核心价值在于：电压/电流规格：VDSS=30V,ID=150A(Tc=25℃)工艺特征：高密度元胞设计实现超低导通电阻双面散热架构

Hailey深力科·2025-06-01 00:28

大模型应用开发第五讲：成熟度模型：从ChatGPT（L2）到未来自主Agent（L4）

本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeekR1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南Agent成熟度模型详解：从「智能客服」到「科幻管家」用手机进化史类比AIAgent发展路径，结合书中技术框架梳理阶段特征一

kovlistudio·2025-05-31 23:20

极坐标求解的二重积分适合特征

✅适合转换为极坐标求解的二重积分1.积分区域与圆形、扇形或环形相关圆形区域：如x2+y2≤R2或(x−a)2+(y−b)2≤R2（需平移后简化）x^2+y^2\leqR^2\quad\text{或}\quad(x-a)^2+(y-b)^2\leqR^2\quad\text{（需平移后简化）}x2+y2≤R2或(x−a)2+(y−b)2≤R2（需平移后简化）扇形或环形区域：如0≤r≤R,α≤θ≤β或

hitsz_syl·2025-05-31 23:20

OpenCV 第7课图像处理之平滑(一)

1.图像噪声在采集、处理和传输过程中，数字图像可能会受到不同噪声的干扰，从而导致图像质量降低、图像变得模糊、图像特征被淹没，而图像平滑处理就是通过除去噪声来达到图像增强的目的。

嵌入式老牛·2025-05-31 21:26

云原生环境该怎样解决网络安全问题

云原生技术，以微服务、DevOps、持续交付、容器化等特征而著称，其高度开放、灵活可编排的特性，为现代应用架构带来了革命性的变革。微服务架构使得应用得以原子化，极大提

德迅云安全-小潘·2025-05-31 20:56

Python中Slic超像素分割技术的实现与应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：超像素分割是图像处理的关键技术，将像素按规则组合成具有相似特征的超像素集合。

轮胎技术Tyretek·2025-05-31 20:25

【深度学习】CAB:通道注意力模块

它的核心思想是通过学习通道之间的依赖关系，自适应地调整每个通道的特征响应，从而增强模型对重要特征的提取能力。CAB的核心思想通道注意力机制：通过对每个通道的特征进行全局池化，获取全局信息。

shanks66·2025-05-31 20:24

零售货架遮挡场景商品识别：部分检测增强方法与实战指南

零售货架遮挡场景商品识别：部分检测增强方法与实战指南一、技术原理与数学模型1.1遮挡感知特征建模采用部分可见区域特征强化策略，定义可见性权重矩阵：Wvis(x,y)=∑k=1KMk(x,y)KW_{vis

燃灯工作室·2025-05-31 20:23

机器学习笔记【Week6】

根据判断选择策略：情况训练误差验证误差结论改进方向欠拟合（高偏差）高高模型能力不足增加特征，减小正则化过拟合（高方差）低高泛化能力差增加训练数据，增加正则化二、评估假设的误差训

kuiini·2025-05-31 18:45

机器学习与深度学习04-逻辑回归02

目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址：链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中

my_q·2025-05-31 18:45

响应式系统与Spring Boot响应式应用开发

为应对这些挑战，多个组织共同制定了《响应式宣言》（2014年发布），定义了现代响应式系统的核心特征。响应式宣言四大原则及时响应(Responsive)系统应在可能情况下快速响应，确保稳定的服务质量。

面朝大海，春不暖，花不开·2025-05-31 17:01

java面试题整理

1、基础1.1、面向对象都有那些特征、拼简单说明各个特征的内容继承、多态、封装、抽象1、继承、是使用已存在的类的定义，作为建立新类的基础技术，新类可以增加新的属性或新的方法，也可以用父类的功能，但不能选择性地继承

520ysl·2025-05-31 15:22

高光谱成像相机：基于高光谱成像技术的玉米种子纯度检测研究

本研究基于高光谱相机，结合图像熵特征与机器学习算法，实现了多品种玉米种子的快

中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-05-31 15:19

高光谱相机：农业监测革命新利器！

随着高光谱成像技术的研究案例不断增加，在智慧农业监测领域，通过对不同的农作物、土染以及病虫害的光谱数据进行收集和比对，我们能找出这些物体的不同光谱特征，无损、精准、快速地发现异常，从而为农业生产提供更为精确的数据支持

中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-05-31 15:18

用Anaconda分析各空气质量指数与AQI的相关性

实验要求：(1)使用pandas库读取芜湖市2020年空气质量指数统计数据；(2)使用中文字体的显示问题，设置字体为黑体，并解决保存图像时负号“-”显示为方块的问题；(3)计算相关系数；(4)绘制特征相关性热力图

2301_81333798·2025-05-31 14:15

plotbunni开源程序是具有 AI 辅助的 FOSS 小说写作套件

二、Features特征PlotBunnioffersacomprehensivesuiteoffeaturesfornovelists:PlotBunni为小说家提供了一套全面的功

struggle2025·2025-05-31 14:12

Kaggle-Binary Prediction with a Rainfall Dataset-(回归+特征工程+xgb)

数据处理：1.根据特征值构造天气降雨量的新特征值2.根据时间构造月和季节特征3.处理缺失值建立模型：1.建立lightgbm模型2.建立xgboost模型，并进行网格搜索最佳参数模型3.进行模型融合代码

美少女zss·2025-05-31 12:00

Python打卡训练营day21——2025.05.10

应用场景数据预处理：在构建机器学习模型之前，降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩：通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤：某些降维方

莱茵菜苗·2025-05-31 12:58

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

Transformer架构在目标检测中的应用：YOLO系列模型解析一、YOLO模型概述二、YOLO模型的核心架构（一）主干网络（二）颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理（二）特征提取与融合

水花花花花花·2025-05-31 08:04

多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践

多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡，典型三层架构如下：层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存

Pasregret·2025-05-31 07:21

软件测试面试宝典2025版

通过分析错误产生的原因和错误的分布特征，可以帮助项目管理者发现当前所采用的软件过程的缺陷，以便改进。同时，这种分析也能帮助我们设计出有针对性地检测方法，改善测试的有效性。

程序员勋勋·2025-05-31 05:12

动态规划（8）：路径问题

二维网格中的路径问题路径问题的基本特征

程序员查理·2025-05-31 01:11

Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战

项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。

飞翔的袋鼠弟·2025-05-30 22:48

DAY 10 机器学习建模与评估

一、总体流程导库读取数据查看数据信息--理解数据补全缺失值处理异常值离散值处理删除无用列划分数据集特征工程模型训练模型评估模型保存模型预测二、导入需要的包importpandasaspd#用于数据处理和分析

acstdm·2025-05-30 21:41

【电池健康状态预测】matlab基于PSO⁃BP神经网络模型电池健康状态预测

电池健康状态预测容量和内阻是评估锂离子电池健康状态和预测其剩余寿命的重要指标，然而电池容量和内阻难以直接在线测量.通过分析锂离子电池充电过程中电流和电压的变化特征后提取出两种健康因子，并且证明所提因子与电池容量高度相关

前程算法屋·2025-05-30 20:07

ArcGIS Pro 3.4 二次开发 - 地理处理

文章目录地理处理1通用1.1如何执行模型工具1.2设置地理处理范围环境1.3在Geoprocessing窗格中打开脚本工具对话框1.4打开特定工具的地理处理工具窗格1.5获取地理处理项目项1.6阻止通过GP创建的特征类自动添加到地图中

Winemonk·2025-05-30 19:55

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

一、数据集（Dataset）定义：用于训练、验证和测试模型的样本集合，通常包含输入特征（如图像、文本）和对应标签（如类别、回归值）。关键作用：数据划分：训练集：用于模型参数学习。

勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

常见Webshell&重大漏洞的流量特征（附解密流量工具），从零基础到精通，收藏这篇就够了！

0x01开场白：流量分析，安全狗的"照妖镜"还是"放大镜"？实战攻防，流量分析绝对是绕不开的坎。但说实话，满屏加密流量，是救命稻草还是误报陷阱，真不好说。这篇文章，咱们就来扒一扒那些年我们追过的“加密流量”，顺便分享几个解密小工具，希望能帮你拨开云雾见月明。0x02正戏开锣：流量里的秘密，远控C2和Webshell的"爱恨情仇"远控C2："幽灵舰队"的信号与密码CobaltStrike(CS)："

leah126·2025-05-30 17:43

【HW系列】—Log4j2、Fastjson、Shiro漏洞流量特征

文章目录Log4j2漏洞的流量特征及检测方法一、基础请求特征二、网络交互特征三、响应与日志特征四、绕过技术特征五、检测与防御建议Fastjson漏洞的流量特征解析一、请求构造特征二、响应行为特征三、攻击载荷特征四

枷锁—sha·2025-05-30 17:09

【HW系列】—Struts_2、weblogic漏洞流量特征

文章目录Struts_2漏洞特征流量特征一、请求参数特征二、请求头与内容特征三、响应特征四、关联漏洞与检测建议五、工具辅助与扩展weblogic漏洞特征流量特征一、反序列化漏洞特征二、未授权访问漏洞（如