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最新推荐文章于 2025-07-07 01:22:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-07 01:22:47 发布 · 139 阅读 · 0 ·
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本文展示如何通过CDN引入Vue.js，提供了实际的代码示例，帮助开发者快速上手。

 

<script type="module">
  import Vue from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue@2.6.10/dist/vue.esm.browser.js'
</script>

 

YOLOv11改进有效系列目录 - 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 - 针对多尺度、小目标、遮挡、恶劣天气等问题
qq_64693987的博客
10-16 3万+
在一些特定情况下，目标检测任务由于多种因素的影响，变得更加复杂和困难。以下是几类常见的困难目标检测场景：1. 小目标检测定义：小目标检测是指当目标在图像中的占比非常小时，模型需要准确识别和定位这些目标。典型场景包括远程监控、卫星图像分析等。挑战1. 低分辨率：由于目标在图像中占据像素较少，细节缺失，特征提取难度增加。2. 特征不足：小目标缺乏明显的形状和纹理特征，容易被复杂背景淹没。3. 检测难度大：由于小目标与背景之间的对比度较低，误检的几率上升。4. 数据不平衡。
YOLO11创新改进系列：卷积，主干 注意力，C3k2融合，检测头等创新机制（已更新110+）
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
10-29 1万+
本专栏提供详细的 YOLO11 教程，包括基础知识、源码解析、入门实践、算法改进和项目实战，适合发表YOLO11 学习者订阅。内容包含 100+多篇独家改进机制，适合发表论文，评分高达 96 分。订阅者将获得一键运行的改进文件及答疑交流群支持。 使用服务器的同学还可以私聊获取搭建好的运行环境。
YOLOv11入门到入土使用教程(含结构图)
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
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YOLOv11是公司在之前的YOLO版本上推出的最新一代实时目标检测器，支持目标检测、追踪、实力分割、图像分类和姿态估计等任务。
win11所有文件夹取消只读
Pei_hua100的专栏
01-23 1万+
5、在下面选中当前登录的用户名（如果不知道是哪个，我们可以通过头像辨别，头像只有一个人的就是，一般来说只有一个），然后点击【确定】—【确定】；6、在【组或用户名】框中选中刚添加的用户名，在下面框中全部勾选【允许】，点击【确定】——【确定】即可。4、点击左下角的【高级】—【立即查找】；1、在文件夹上单击右键，选择“属性”；2、切换到【安全】—【编辑】；
# 解决 win11 连接共享打印机，报错 0x00000709 问题
段子手168的博客
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嵌入式的学习之DHT11
Clock77582481的博客
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DHT11的学习与使用，DEBUG的使用添加.c文件.h文件
windows11家庭版升级专业版
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2.新建文件输入以下内容：（保存退出，后缀改为.bat,右击以管理员身份运行，然后会出现提示框，一路点确定就行，最后查看成功windows11专业版）打开设置，复制windows11专业版密钥，我用的密钥是：82XM6-23JJG-44W4Q-W3QPQ-V9FY4。完成如图以下内容，等待关机重启进入第二步。
YOLOv11训练自己的数据集，YOLOv11网络解析
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yolov11实战，解析yolov11网络，网络结构图
Windows11恢复经典右键菜单 笔记250706
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右键 → 新建 → 项 → 命名为： 在此新项内 → 右键新建 → 项 → 命名为 选中 → 双击右侧的 (默认) → 数值数据留空 → 确定 重启资源管理器（同方法一步骤4） 重启资源管理器： 执行命令默认Windows 11右键菜单 输入以下命令回车： 新建批处理文件 或 ，粘贴以下内容： 以管理员身份运行。 或者删除注册表以下项, 也可以 保存文件 → 重命名后缀为 （如 ）→ 双击运行 → 选 是 重启资源管理器： 打开任务管理器 → 找到 Windows
【java11】java11新特性之局部变量类型推断升级
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局部变量类型推断是java10开始新增的新特性，java11中对局部变量推断进行了升级，var支持添加注解的语法格式，Java10中是无法实现的，在Java11中加入了这样的语法。
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**IE11浏览器详解** IE11（Internet Explorer 11）是微软开发的最后一款Internet Explorer浏览器，于2013年10月发布。它作为Windows 8.1和Windows 7的一部分推出，旨在提供更快、更安全的浏览体验，并且支持现代Web...
JDK11安装包文件、附带环境配置教程（全网最详情，值得收藏）
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yolov11源码+yolov11n、s、m.pt文件整合8.3.20版本
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在Windows 11 24H2操作系统上，为了实现与ENSP软件的兼容，开发者提供了一个专门针对该系统版本的兼容包。ENSP，即Enterprise Network Simulation Platform，是华为公司推出的一款网络模拟平台，它可以帮助网络...
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ultralytics发布了最新的作品YOLOv11，这一次YOLOv11的变化相对于ultralytics公司的上一代作品YOLOv8变化还是很大的（YOLOv9、YOLOv10均不是ultralytics公司作品），其中改变的位置涉及到C2f变为C3K2，在SPPF后面加了一层类似于注意力机制的C2PSA，还有一个变化大家从yaml文件是看不出来的就是它的检测头内部替换了两个DWConv，在损失函数方面就没有变化了还是采用的CIoU作为边界框回归损失，下面带大家深入理解一下ultralytics最新作品
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基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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