c2k license

最新推荐文章于 2025-08-31 14:25:02 发布
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分类专栏： webgis
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【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11
静谧、淡雅
02-25 847
引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11
【YOLOv10改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v10
静谧、淡雅
02-25 453
引入YOLOv12的A2C2f模块改进v10
vivado的license
luoganttcc的博客
10-28 5217
【代码】vivado的license。
web storm license server（持续更新）
讨厌走开啦
04-08 3737
2018.4.8亲测可用： http://im.js.cn:8888 上面的license server在2018.4.11已失效，请使用下面的activation code（2018.4.12更新）： 2JA97R55MG-eyJsaWNlbnNlSWQiOiIySkE5N1I1NU1HIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoiWGlhbmdRaWFuIExpIiwiYXNzaWdu...
Sublime 最新license
likaiwalkman@csdn - Code Study Area
02-18 1024
今天打开Sublime Text 3 有更新，更新了一下然后之前的激活就失效了。无奈只好重新搜索可用的激活码。不过幸运的是我搜索到了很多可用的激活码，不敢独专。 // Sublime Text 3 License Keys // Sublime Text 2.x —– BEGIN LICENSE —– Andrew Weber Single User Li
人大金仓KingbaseES V9 License管理操作笔记
喝醉酒的小白
08-31 668
若替换后Key值与原License一致，说明未真正更换新文件（可能是复制错误或文件未覆盖），需重新上传并加载新。仅需查看某一项授权信息（如MAC地址、最大连接数）时，通过字符串函数截取结果，避免信息冗余。返回License的全部详细配置，包括基础信息、功能授权范围，适用于全面核对授权细节。快速获取当前License的剩余有效天数，是判断授权是否过期、是否需更新的核心函数。，加载新授权后退出当前连接并重新登录，即可生效。
【YOLOv8改进[Conv]】使用YOLOv10的紧凑倒置块C2fCIB模块改进C2f实践助力V8更优秀 + 含全部代码和修改内容 + 首发
静谧、淡雅
05-31 683
使用YOLOv10的紧凑倒置块C2fCIB模块改进C2f实践助力V8更优秀 + 含全部代码和修改内容 + 首发 + 遥遥领先
【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络（CNN）设计的新型注意力机制
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。
06-25 1691
【YOLOv8改进 - 注意力机制】c2f结合CBAM：针对卷积神经网络。我们提出了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），这是一种简单但有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图，我们的模块依次推断沿两个独立维度（通道和空间）的注意力图，然后将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。由于CBAM是一个轻量且通用的模块，可以无缝地集成到任何卷积神经网络（CNN）架构中，且开销可以忽略不计，并能够与基础CNN进行端到端训练。
【YOLOv8改进[注意力]】使用MLCA混合局部通道注意力改进c2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
06-18 559
使用MLCA混合局部通道注意力改进c2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合CoTAttention_上下文转换器注意力，增强视觉表示并提高计算机视觉任务的性能
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。
03-14 211
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合CoTAttention_上下文转换器注意力，增强视觉表示并提高计算机视觉任务的性能
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合iRMB： 倒置残差移动块，即插即用的轻量注意力
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。
03-08 287
【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合iRMB： 倒置残差移动块，即插即用的轻量注意力我们将基于CNN的IRB扩展到基于注意力的模型，并提出了一种单残差元移动块（MMB）用于轻量级模型设计。
二维码工具(1).zip
最新发布
09-13
二维码工具(1).zip
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
09-12
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
在网页上生成二维码.zip
09-12
在网页上生成二维码.zip
四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base
09-12
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-based Feature Filtering Approach.zip
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control
09-12
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control on da Vinci Surgical Robot.zip
自己写的二维码App.zip
09-13
自己写的二维码App.zip
基于离散菲涅耳变换和其他特性的正交啁啾频分复用的MATLAB实现_MATLAB implementation of Or
09-12
基于离散菲涅耳变换和其他特性的正交啁啾频分复用的MATLAB实现_MATLAB implementation of Orthogonal Chirp Division Multiplexing w Discrete Fresnel Transform and Other Properties.zip
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license """Common modules.""" import ast import contextlib import json import math import platform import warnings import zipfile from collections import OrderedDict, namedtuple from copy import copy from pathlib import Path from urllib.parse import urlparse import cv2 import numpy as np import pandas as pd import requests import torch import torch.nn as nn from PIL import Image from torch.cuda import amp # Import 'ultralytics' package or install if missing try: import ultralytics assert hasattr(ultralytics, "__version__") # verify package is not directory except (ImportError, AssertionError): import os os.system("pip install -U ultralytics") import ultralytics from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_box from utils import TryExcept from utils.dataloaders import exif_transpose, letterbox from utils.general import ( LOGGER, ROOT, Profile, check_requirements, check_suffix, check_version, colorstr, increment_path, is_jupyter, make_divisible, non_max_suppression, scale_boxes, xywh2xyxy, xyxy2xywh, yaml_load, ) from utils.torch_utils import copy_attr, smart_inference_mode def autopad(k, p=None, d=1): """ Pads kernel to 'same' output shape, adjusting for optional dilation; returns padding size. `k`: kernel, `p`: padding, `d`: dilation. """ if d > 1: k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # actual kernel-size if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad return p class Conv(nn.Module): """Applies a convolution, batch normalization, and activation function to an input tensor in a neural network.""" default_act = nn.SiLU() # default activation def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True): """Initializes a standard convolution layer with op
07-02
activation= nn.SiLU()#default activationdef __init__(self,c1, c2,k=1,s=1,p=None, g=1, act=True):super().__init__()self.conv= nn.Conv2d(c1, c2,k,s,autopad(k,p)if pis Noneelse p,#自动计算填充groups=g,...
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