Linux命令

YOLO26-seg分割优化:FPN涨点&轻量化篇 |多级特征融合金字塔(HS-FPN),助力小目标检测 ​​​​​摘要:本研究对Ultralytics YOLO26进行了全面分析,重点阐述了其关键架构改进及其在实时边缘目标检测中的性能基准测试。YOLO26于2025年9月发布,是YOLO系列最新、最先进的成员,专为在边缘及低功耗设备上实现高效、精确且易于部署的目标而构建。本文依次详述了YOLO26的架构创新,包括:移除了分布焦点损失(DFL);采用端到端的无NMS推理;集成了渐进损失(ProgLoss)与小目标感知标签分配(STAL);以及引入了用于稳定收敛的MuSGD优化器。 阅读详情

打包tar /zip
    tar -zcvf xxx.tar.gz 文件/目录

解压包
    tar -xvf  xxx.tar.gz

 显示当前所在位置
    pwd

 查询进程
    ps -ef      查询全部进程

  杀进程
    kill -9 进程的pid 

 ps -ef | grep 进程名  

  netstat -anp  | grep 端口号(3306/8080/8888/4444)

 查询服务器的ip
    ifconfig

查询网络的
    ping ip/外网的服务名

 

 查询cpu
    top

 查询内存
    free

  du -h 命令与df -h 命令不同的是 du -h 是对文件和目录所占据的磁盘空间的查看

查看文件权限 ls -l

权限
    chmod 777 文件名
    chmod u=rwx,g=rwx,o=rwx 文件名

17 指挥AI写Mamba相关模型代码,快速适配大模型场景 本文为《30天掌控AI编程:从指令到落地,手把手教你指挥AI写代码》系列第十七篇,属于第三阶段多场景实战核心内容。本篇聚焦当下大模型领域热门的**Mamba架构**,针对零基础大模型开发、无深度学习基础的使用者,拆解指挥AI生成Mamba基础模型、微调适配、推理部署代码的核心方法,覆盖Mamba基础模块搭建、简易序列建模、小样本微调、本地推理等高频场景,提供可直接复用的高质量指令模板、完整可运行代码、环境配置与避坑指南,无需精通Transformer、状态空间模型等底层原理,轻松上手Mamba大模型开发。 阅读详情

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未眠0208
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