极通EWEBS 3.0抢“鲜”发版

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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　作为国内首家应用程序虚拟化领军企业，极通科技一直立足于用户需求，致力于研发便捷、实用、稳定的应用虚拟化系统平台，为企业带来高效、灵活的应用。EWEBS2008是基于IT治理、软件优化、集中化管理、提高IT架构合理化的企业基础平台。2008年07月15日一经发布便在业内引起巨大轰动，广受关注。目前，EWEBS 3.0新版即将全线发布，这是在继承原有系统的全部技术优势之上的一次完美升级。稳定的系统，便捷的操作，将原版系统的各项功能全面优化，将带给用户全新的完美体验。

　　新版亮点之一：服务器、客户端“稳”字当头

　　EWEBS 3.0更加强调服务器运行的稳定性。一方面彻底解决了原系统服务器可能出现的后遗症，如控制台上平均分配许可失败问题，EWSessionServer.服务在通讯异常情况下的日志报错问题，以及文件夹发布过程中权限混乱问题；另一方面更加注重用户体验，解决了批量新建、导入、导出用户时必须安装OFFICE的问题，特别是，实现了新建用户在域/非域模式下的同步，优化了资源共享和会话共享功能。

　　同时，EWEBS 3.0优化了客户端的稳定性，增强服务器配置策略，排除了应用程序不能正常退出的隐患，增强Agent,具备了快捷方式增减功能，解决了断线重新连接问题，降低了B/S应用发布时的CPU占用。

　　新版亮点之二： 虚拟化输入输出的超完美体验

　　 极通科技在研发EWEBS应用虚拟化系统之初，就充分考虑到远程应用中可能产生的种种输入问题。在专门的市场调查基础上，结合用户反馈，推出了业界远程输入的完美解决方法——本地输入，从而使得中文、藏文、繁体输入法等均可正常显示，用户得到最佳的输入感受。EWEBS 3.0在此基础上，又向客户特别推荐了5款输入法，以保障系统能够更加快速、顺畅的运行。

　　相应，EWEBS 3.0也进一步增强了打印功能，使得应用虚拟化领域最完美的远程打印技术——虚拟打印的神奇功效发挥到淋漓尽致。客户端使用虚拟打印套打时，在XP及2003客户计算机上打印效果和本地效果几近一致。同时，传打同步进行，速度极大提升；彻底避免出现多人同账户打印时的窜打问题。

　　EWEBS 3.0的发布，标志着极通科技在应用虚拟化技术领域的又一次突破，这是其“竭诚为用户服务”宗旨的具体实践，也是其“挑战自我，追求卓越”企业信念的另种表达。极通人将秉承“友爱、真诚、创新、分享”的企业文化，在应用虚拟化道路上不懈探索和前进，为广大用户带来最好的体验，同时也记录着中国民族软件品牌的成长和成熟。

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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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