20071016-还涨

最新推荐文章于 2024-04-26 09:30:41 发布
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今天无操作。

手上的股票在跌，前几天高点没有出掉，是不是还是贪心的缘故呀？

大盘的调整何时来到？？

【改进】YOLOv7-tiny使用YOLOX的DecoupledHead，能涨点1~3个（附测试时的报错及解决方案：RuntimeError: Expected all tensors to be ）
孟孟单单的博客
01-11 1979
------------------------下面这一个我现在觉得也应该改，改了的话可能测试的时候就不会报错了，因为以往按照博客改头都还有这个地方要改，如果这样改有错的话就不要这一步吧，看文章的朋友们自行选择----------------------------##------------------------以上就是我的改动----------------------------#
计算机行业中期发展策略-云计算领涨-Q3关注信创(1).docx
06-24
计算机行业中期发展策略-云计算领涨-Q3关注信创(1).docx
[20071016]WindowsXP优化
weixin_30414635的博客
10-16 97
Windows XP(sp2)自带的恶意程序扫描器 在运行栏键入: MRT.EXE就可以打开的. 我在别的网站看见的，用了用不错。大家用用看 Windows2003的IE增强取消： 添加删除程序--Windows组件--取消增强组件 拯救WinXP 假死三招大法 使用Windows XP时间比较长后，有时运用行会很不流畅，甚至会不响应鼠标键盘对操作。很多...
jmu-python-涨工资
weixin_64293729的博客
04-29 7719
jmu-python-涨工资
DO-Conv 涨点模块
红叶谷 wsp_1138886114的博客
04-01 7584
文章目录0.动机1.传统的卷积和Depthwise卷积2.Depthwise over-parameterized卷积（DO-Conv）3.DO-DConv和DO-GConv4.在视觉任务中使用Depthwise over-parameterized卷积5.总结 DO-Conv无痛涨点：使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 DO-Conv: Depthwise Over-parameterized Convolutional Layer 论文： https://arxiv.org/
python涨工资问题_7-45 jmu-python-涨工资 (10 分)
weixin_39980298的博客
02-04 5969
输入一组工资数据，写入列表。对于小于5000的工资，涨1.5倍。并输出涨后的工资数据。输入格式:数据之间空格隔开输出格式:涨工资后的数据，空格隔开。尾部 不带空格。输入样例:3000 4000 6000 8000 2000.5输出样例:4500.0 6000.0 6000 8000 3000.75s = input()ls = []ls = s.split()cnt = 0for i in ls:...
一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
04-26 3069
创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头；
生活随记-涨见识
csdn's blog
08-05 2623
python基本工资的调整方案_7-45 jmu-python-涨工资 (10 分)
weixin_28744573的博客
12-29 3290
输入一组工资数据，写入列表。对于小于5000的工资，涨1.5倍。并输出涨后的工资数据。输入格式:数据之间空格隔开输出格式:涨工资后的数据，空格隔开。尾部 不带空格。输入样例:3000 4000 6000 8000 2000.5输出样例:4500.0 6000.0 6000 8000 3000.75s = input()ls = []ls = s.split()cnt = 0for i in ls:...
生活随记-涨见识了
csdn's blog
11-25 2150
今天看到一个消息，涨见识了，分享下给大家看看。
精选资源
Vision-Transformer 有效涨点改进：添加CPCA模块
03-17
Vision-Transformer 有效涨点改进：添加CPCA模块，在每个MLP中加入CPCA模块
行业文档-设计装置-纸套筒涨紧盘.zip
08-19
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中国湖泊高分辨率矢量图shp文件 - (武汉涨渡湖）ArcGIS使用
03-20
《中国湖泊高分辨率矢量图在ArcGIS中的应用——以武汉涨渡湖为例》 在地理信息系统（GIS）中，矢量数据是重要的数据类型之一，它以点、线、面的形式表示地理实体，具有精确的几何形状和属性信息。在本案例中，我们...
行业资料-交通装置-一种可涨缩冷轧辊运输小车.zip
08-24
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STM32+MAX7219数码管模块显示程序 SPI接口
12-02
提供了基于STM32F4xx系列的MAX7219数码管模块显示程序，通过SPI串行总线进行通信，使用库函数进行编程。经过实际测试，该程序能够正常驱动数码管进行显示。 特点 基于STM32F4xx系列MCU 使用SPI串行总线通信 采用库函数编程 实测能正常驱动MAX7219数码管模块显示
基于大疆M100无人机平台的自主导航与智能决策系统开发项目_该项目专注于在复杂动态环境中实现无人机的实时障碍物感知与规避以及高效全局与局部路径规划算法的集成与优化核心内容包括利.zip
12-02
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Turbo 码编码及解码仿真程序(Matlab)
12-02
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【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）
最新发布
12-02
内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
基于ROS的机器人运动规划与路径搜索算法实现工作空间_包含A星Dijkstra等经典与优化算法在二维三维栅格地图中的高效路径规划与避障实现结合RVIZ可视化插件进行实时路径动态障碍.zip
12-02
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gold-yolo涨点
03-21
### Gold-YOLO 的性能优化方法与改进措施 Gold-YOLO 是一种高效的目标检测模型，其核心在于通过 **Gather-and-Distribute (GD)** 机制增强了多尺度特征融合能力，在保证实时性能的同时提高了检测精度。以下是关于 Gold-YOLO 性能优化的具体方法和改进措施： #### 1. GD 机制的优化 GD 机制是 Gold-YOLO 的核心技术之一，它利用卷积和自注意力操作来有效融合多尺度特征。为了进一步提升 GD 机制的效果，可以考虑以下几点： - 增强自注意力模块的设计，引入更高效的注意力计算方式，例如 Swin Transformer 或 Efficient Attention[^1]。 - 调整卷积核大小或数量以适应不同的输入分辨率需求，从而更好地捕获局部细节和全局上下文信息。 #### 2. 平衡速度与精度 Gold-YOLO 在设计时注重平衡速度与精度的关系。可以通过以下手段进一步优化这一特性： - 使用动态调整策略（Dynamic Adjustment Strategy），根据实际应用场景的需求灵活切换模型参数量和推理时间之间的权衡。 - 针对特定硬件环境进行量化处理（Quantization）或者剪枝操作（Pruning），减少冗余计算并加速运行效率而不明显降低准确性。 #### 3. MAE-style 预训练的应用扩展 Gold-YOLO 首次在 YOLO 系列中实现了 Masked Autoencoder (MAE)-style 的预训练方法，这种方法使得模型可以从无监督学习中受益。为进一步提高性能可尝试如下方向： - 探索更多样化的掩码模式（Mask Pattern），增加数据多样性以改善泛化能力。 - 结合其他先进的对比学习算法如 SimCLR、MoCo 等共同作用于预训练阶段，强化表征学习效果。 ```python import torch.nn as nn class GatherDistributeModule(nn.Module): def __init__(self, channels_in, channels_out): super(GatherDistributeModule, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(channels_in, channels_out, kernel_size=3, padding=1) self.attention = SelfAttention() def forward(self, x): gathered_features = self.conv(x) distributed_attention = self.attention(gathered_features) return distributed_attention ``` 此代码片段展示了如何实现一个简单的 `Gather-and-Distribute` 模块，其中包含了卷积层和自注意力机制。 --- ####
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