yolov3损失函数改进第2页

简介 AMD zen 系列 cpu zen zen+ zen2 zen3 zen4 特性

AMD的Zen系列CPU在不同代之间引入了多种指令集扩展和架构改进。

Eloudy·2025-02-14 04:16

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑

Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

Java NIO基础与实战：如何提升IO操作性能

JavaNIO（NewI/O）是对传统I/O（java.io）模型的改进，它引入了非阻塞I/O操作和面向缓冲区的数据读写方式，解决了传统I/O模型中的性能瓶颈。

薛伟同学·2025-02-14 00:08

java 协程 scala_追随 Kotlin/Scala，看 Java 12-15 的现代语言特性

Java12-15引入了一系列改进，本文只讨论语言层面的新特性，它们看起来似曾相识——没错，这些特性让人感觉Java在沿Kotlin/Sc

小田linda·2025-02-13 21:50

基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法（SSA）原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分

长安程序猿·2025-02-13 14:35

DevOps工具链概述

它旨在通过工具的集成和自动化，打破开发与运维之间的壁垒，实现软件的快速交付和持续改进。例如，在需求管理阶段，工具链中的需求管理工具可以清晰地记录和跟踪需求的变化；在开发阶段，代码管理工具能够支持团队

fenglei2020·2025-02-13 11:06

【Matlab算法】[特殊字符]基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究（附MATLAB完整代码）

.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录

Albert_Lsk·2025-02-13 11:36

4年前端开发面试题，Vue方向，10道题，包括答案和释疑（1）

Vue3有何改进？答案：Vue2通过Object.defineProperty对对象属性递归劫持，结合发布-订阅模式实现响应式。数组通过重写7个方法（如push）实现监听。

繁若华尘·2025-02-13 09:21

JAVA高级工程师-面试经历（含面试问题及解答）

Java高级工程师的岗位对应聘者的任何一门技术都必须要求知晓其原理，并能够针对性的提出相应的改进方案。经过几轮面试主要总结了以下常

web_13233421436·2025-02-13 08:40

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

Python mmap：使用内存映射改进文件 I/O

目录了解计算机内存物理内存虚拟内存共享内存深入了解文件I/O系统调用内存映射优化使用Python的mmap读取内存映射文件性能影响mmap对象创建mmap对象作为字符串搜索内存映射文件作为文件的内存映射对象使用Python的mmap编写内存映射文件写入模式搜索和替换文本使用Python的mmap在进程之间共享数据结论Python之禅提供了很多智慧。一个特别有用的想法是“应该有一种——最好只有一种—

一只牛_007·2025-02-13 05:53

RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）

工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）第一期方案参考：RAG私域问答场景整体夏详细方案(第一期方案)[1]：工业级别构建私域问答（知识处理、知识召回排序、搜索问答模块）1.第二期方案改进介绍根据业界

汀、人工智能·2025-02-13 02:24

SQL语句优化思路

优化复杂查询语句的性能通常需要从多方面进行分析和改进，包括数据库设计、查询逻辑、索引使用和执行计划等。

诸葛先生ljz·2025-02-13 01:53

性能测试的结果如何解读和分析

性能测试的结果需要进行细致的解读和分析，以便找出系统的瓶颈和问题，并提出改进建议。

程序员小远·2025-02-13 00:43

WebStorm无法识别ES6语法怎么办？

DevRevolt·2025-02-12 23:04

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络（PINN）作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型，近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说，激活函数的作用包括以下几个方面：（1）引入非线性：激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的，如果不使用激活函数，那么无论网络有多少层

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

OpenAI o1 API：AI代码生成领域的革命性升级

o1API的核心改进：成本更低，速度更快，功能更强o1API的核心改进体现在三个方面：成本降低、速度提升和功能增强。首先，与之前的版

·2025-02-12 18:27

Go 1.24.0 重磅发布：新特性、新工具，开发者必看！

Go1.24.0相比Go1.23.0有许多改进。让我们一起来看看Go1.24.0带来了哪些新变化吧！准备好了吗？准备一杯你最喜欢的咖啡或茶，随着本文一探究竟吧。

·2025-02-12 18:27

算法04-希尔排序

希尔排序（ShellSort）希尔排序是插入排序的改进版，通过分组插入排序的方式逐步缩小分组间隔，最终完成整个数组的排序。

mengyoufengyu·2025-02-12 14:32

在线考试数据爬虫：基于Python的实现与数据分析

这些数据不仅反映了学生的学习进度和知识掌握情况，还能为平台优化教学内容、设计个性化课程和改进考试策略提供宝贵的依据。

Python爬虫项目·2025-02-12 13:24

常见目录和文件

激活函数、损失函数常见文件detec.py——传入参数，调用modelstrain.py——传入参数，调用models，学习率test.py——复现最佳结果main.py——定义一些参数。

被放养的研究生·2025-02-12 10:35

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏

Limiiiing·2025-02-12 09:31

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ACConv2d，提升性能。

AICurator·2025-02-12 06:36

MINITAB中文教程：统计分析与质量管理

该教程旨在为初学者提供一个友好的起点，通过详细的界面介绍、数据管理、基本统计分析、图形制作、质量控制、回归分析、过程能力分析、假设检验、多元统计和质量改进工具等内容的学习，使用户能够通过实例和练习，提高数据分析和质量管理的实际操作技能

聚合收藏·2025-02-12 04:53

揭幕 DeepSeek-V2.5-1210：革新人工智能能力

作为人工智能研究领域的先驱，DeepSeek成功地将其旗舰模型DeepSeek-V2.5升级为全新改进的DeepSeek-V2.5-1210。

吴脑的键客·2025-02-12 03:16

5分钟了解回归测试

其主要目标是确保旨在改进的修改不会破坏软件的既定性能和可靠性。回归测试是软件开发过程质量控制措施的一个重要方面。每次进行更改时，都

程序员杰哥·2025-02-12 03:43

故障处理软件需求_软件可靠性

在《装备软件质量和可靠性管理》一书中，对JohnMusa定义的软件可靠性工程过程进行了改进，给出了软件可靠性工程框架——Ruan模型，描述了覆盖软件全生命周期的各项可靠性工程活动。

weixin_39531229·2025-02-11 22:41

机器学习（入门3）

w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型：自变量一次；参数一次(自变量高次方,非线性函数）y=w1x1+w2x2^2+…+b4.1.2线性回归的损失和优化[目标：求模型参数]损失函数

caspesjpe·2025-02-11 21:55

torch.nn.LSTM介绍

门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网

qq_27390023·2025-02-11 17:02

前瞻技术大解密，未来发展抢先看

有家知名制药企业就做得很不错，他们利用生物技术改进了生产流程，不仅产量提高了，药物的效果也更棒了。这让更多患者能用上高质量的药。总之，生物技术给制药带来了很多好处，让的健康更有保障啦！

火龙果wa·2025-02-11 15:18

极狐GitLab 正式发布最新版本 17.6

沿袭我们的月度发布传统，极狐GitLab发布了17.6版本，该版本带来了增强的合并请求审核者指派、在部署详情页面显示版本注释、在部署详情页面显示版本注释等几十个重点功能的改进。

·2025-02-11 11:10

npm、cnpm 、yarn、pnpm的优势点和缺点

不过，在后续版本中有所改进。缓存机制：npm从5.x版本开始有了更好的缓存机制，减少了重复下载的情况。锁文件：npm5引入了package-loc

米粒宝的爸爸·2025-02-11 11:45

Vue2与Vue3的区别

Vue3在Vue2的基础上做了很多重要的改进和新增的特性，使得开发者能够更加高效地开发应用。

呀啊~~·2025-02-11 10:14

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-02-11 09:37

数据管理成熟度评估——衡量与提升数据管理能力

在数据管理的旅程中，组织需要一种方法来衡量其数据管理能力的成熟度，并据此制定改进计划。

数据媛·2025-02-11 06:11

位运算（典型算法思想）—— OJ例题算法解析思路

设计思路：3.字符到位的映射代码片段：设计思路：4.判断字符是否重复代码片段：设计思路：5.更新位图代码片段：设计思路：6.整体流程7.时间复杂度与空间复杂度8.代码的通用性与局限性通用性：局限性：9.改进思路支持更多字符

Exhausted、·2025-02-11 02:04

阿里云CDN+OSS完成图片加速

经过稍微研究和参考其他人的经验，我们知道ReactNative的ListView以及后来改进版的FlatList在安卓系统上都有内存使用方面的问题，很多团队在开发时都需要自己去优化这个控件，大体优化思路无非也就是将滚出显示区域外的图片占用的内存释放掉

技术人成长·2025-02-11 01:58

【基于PSINS】CKF滤波，观测量为航向角、位置、速度（共7维），附完整代码

该算法在原有仅速度观测的CKF153模型基础上改进，新增位置、航向角作为观测输入，提升了导航精度。

MATLAB卡尔曼·2025-02-11 01:28

RLHF代码解读

#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

Windows系统中常用的命令

随着Windows系统的不断改进，维护系统时有时候会因为新系统的更新而找不到对应的模块或者相关的信息入口，这个时候，记住一些命令就可以起到很好的帮助作用。

dawn·2025-02-10 22:36

C#上位机--Net Framework

自首次发布以来经历了多个版本迭代，每个新版本都引入了新的特性和改进。

C#Thread·2025-02-10 20:27

DeepSeek-VL2 、 qwen2.5 vl 技术选型比较

以下是两者的技术选型对比分析，涵盖架构设计、性能、适用场景和实际应用考量：1.核心架构对比维度DeepSeek-VL2Qwen2.5-VL视觉编码器基于改进的ViT（VisionTransformer）

天机️灵韵·2025-02-10 18:42

【半全局匹配】基于改进SmithWaterman算法的半全局基因匹配方法

算法介绍：全局匹配：Needleman-Wunsch算法使用这个算法主要考虑三个步骤：1.构造打分规则，分为匹配，错配和空位；2.初始化矩阵；3.回溯求出最长序列具体来说：设两条序列分别为A和B（长度分别为m和n）在初始化时，构造（m+1，n+1）矩阵，第一列和第一行使用空位罚分规则进行计分。初始化的（0，0）点，默认设置为0。之后的每一行每一列的每一个单元格的值，是，左，上，左上角的值加上对应的

蓝色洛特·2025-02-10 17:56

Vue 3.4 深度评测：全新 defineModel 解决了哪些痛点？

Vue3的发布带来了诸多重大改进，而Vue3.4版本更是引入了全新的`defineModel`特性。这个特性旨在解决一些在组件开发过程中常见的痛点问题，让我们一起来深度评测一下它到底解决了哪些痛点。

码上前端·2025-02-10 15:17

第二章：10.1 高级优化算法 Adam

Adam算法的引入：Adam算法是一种改进的梯度下降算法，它能够自适应地调整每个参数的学习率。这意味着不同的参数可以有不同的学习率，而不是使用一个全局的学习率。

望云山190·2025-02-10 13:56

AWK系统学习指南：从文本处理到数据分析的终极武器介绍

编程语言深度解析2.1控制结构说明：2.2关联数组代码说明：示例输入和输出：注意事项：2.3内置函数库三、高级应用技巧3.1多文件处理代码说明：示例输入和输出：注意事项：3.2进程间通信代码说明：示例输出：改进版本

阳仔的屁仔·2025-02-10 11:09

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

【Java 22 | 5】深入解析Java 22 ：性能改进

Java22性能改进特性详细介绍Java22引入了一系列重要的性能改进，旨在提高应用程序的执行效率、内存管理能力和并发处理能力。

颜淡慕潇·2025-02-10 01:38

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