yolov7改进

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

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

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

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

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

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

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

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

YOLOv8涨点大全总结（源码）

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 |

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.YOLOv5改进
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

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

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

图像识别技术与应用课后总结（18）

YOLO-V3的改进点网络结构：相比之前版本，YOLO-V3的网络结构进行了优化，使其更适合小目标检测。特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。
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

它还包含了许多并不直接与类相关的改进，包括符号常量、函数的在线替换、默认函数参数、重载函数名、自由存储管理运算符，以及引用类型等。C++保持了C高效处理
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

下面是我们改进的YOLOv
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

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

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

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

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

逆向工程基础

目的：在不能轻易获得必要的生产信息或设计文档的情况下，通过逆向工程推导出产品的设计原理，以支持产品仿制、改进、维护或修复等需求。
Smile灬凉城666·2025-03-12 08:11

逆向工程是什么？

它的目标不是直接复制它们，而是通过分解、研究和重现其设计或实现过程，以便于修改、改进、学习、维护或者创建兼容组件。
不知道是谁2·2025-03-12 08:10
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