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 3289
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。
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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AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
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基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
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科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
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地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
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基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
最新发布
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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！
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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