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原创 DeepLabv3+改进专栏
🔥【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】🌟 你是否在为图像分割的精度与效率发愁？📢 本专栏重磅推出：✅ 独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅ 即插即用模块：ASPP+升级、解码器。
2025-03-18 22:37:21
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原创 Unet改进专栏项目：订阅了《Unet改进》专栏的读者免费赠送教程配套代码和答疑服务
这是一个专注于Unet改进改进的项目，提供全面的改进方案，包括注意力机制，损失函数改进，激活函数改进和诸多即插即用模块。项目持续更新，支持答疑服务，订阅用户可获取最新改进的核心代码。1.Unet改进1：更换不同的激活函数2.Unet改进2：在不同位置添加CBAM注意力机制3.Unet改进3：在不同位置添加NAMAttention注意力机制4.Unet改进4：在不同位置添加GAMAttention注意力机制,保留信息以增强通道-空间相互作用5.Unet改进5：在不同位置添加EMA注意力机制,跨空间学习的高效多
2024-09-01 21:04:57
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原创 Pointnet++改进专栏项目：订阅了《Pointnet++改进》专栏的读者免费赠送教程配套代码和答疑服务
这是一个专注于Pointnet++改进改进的项目，提供全面的改进方案，包括注意力机制，损失函数改进，激活函数改进和诸多即插即用模块。项目持续更新，支持答疑服务，订阅用户可获取最新改进的核心代码。
2024-09-01 10:49:47
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原创 YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏
手把手教你YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8的各种改进方式，订阅可以直接给改进好的源代码。
2023-07-04 10:40:25
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原创 LSTM改进16：使用SPE特征选择器，提高训练效果
其基本思路是为高维特征空间在低维空间（如二维平面或三维超平面，通常用二维空间）上寻找一个投影。在这个投影过程中，尽量保持原始高维空间中数据点之间的邻近关系，即原本在高维空间中相距很远的数据点，在低维投影空间中也相距较远，而原本相近的点在低维空间中仍然相近。通过这种方式，将高维数据的结构和关系以一种可理解的方式在低维空间中呈现出来，以便进行后续的分析和处理。
2025-06-11 23:00:14
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原创 LSTM改进15：使用MDS特征选择器，提高训练效果
摘要： 本文介绍了基于多维尺度变换（MDS）的特征选择方法实现流程。首先详细说明了MDS的原理，包括经典MDS（保持样本距离数值）和非度量MDS（保持距离排序关系）。然后重点描述了MDS_FeatureSelector类的实现，该工具通过分析特征扰动对距离矩阵的影响来评估特征重要性，支持缺失值处理、自动特征筛选等功能。最后展示了如何在训练流程中集成该选择器，包括数据处理、特征选择及结果可视化等环节。该方法为高维数据特征选择提供了新的解决方案，保持原始数据结构的同时实现降维。
2025-06-11 22:33:47
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原创 LSTM改进15：使用PCA关联特征选择器，提高训练效果
本文介绍了基于主成分分析(PCA)的特征选择方法。PCA是一种无监督降维技术，通过线性变换将高维特征转换为正交的主成分。基于PCA的特征选择通过分析原始特征在主成分上的载荷(Loadings)，筛选对高方差主成分贡献大的特征。具体步骤包括：数据标准化、执行PCA获取载荷矩阵、计算特征重要性分数并筛选Top-K特征。该方法适用于高维数据预处理、特征去噪等场景，但依赖线性变换且会丢失原始特征解释性。文中还提供了PCA特征选择器的Python实现代码，包含缺失值处理、数据标准化和特征重要性计算等功能。
2025-06-11 22:09:29
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原创 LSTM改进14：使用灰色关联特征选择器，提高训练效果
目录改进方式介绍：步骤一步骤二步骤三添加data_decomposition.py，加入如下代码：步骤二在train.py中添加如下代码：步骤三右键运行train.py即可订阅专栏后私聊我领取代码
2025-06-10 22:50:14
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原创 LSTM改进13：使用MIC特征选择优化，提高训练效果
MIC 的核心定义与原理最大信息系数（Maximal Information Coefficient, MIC） 是一种用于度量变量间非线性相关性的统计指标，由 Reshef 等人于 2011 年提出。其核心优势在于：捕捉任意依赖关系：不仅适用于线性关系，还能检测非线性、周期性、分段函数等复杂关联（如二次函数、正弦曲线）。归一化度量：取值范围为 [0, 1]，1 表示完全相关，0 表示无关，结果更直观。数据适应性：不依赖数据分布假设（如正态性），适用于连续 / 离散变量（需离散化处理）。原理公式与
2025-06-10 22:09:40
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原创 LSTM改进12：使用Pearson 特征选择优化，提高训练效果
Pearson 特征选择是过滤法中最经典的线性相关性分析工具，适合快速筛选与目标变量线性相关的特征，尤其在可解释性要求高的场景（如金融、医疗）中广泛应用。实际使用时需结合数据分布、业务逻辑及非线性方法（如树模型），形成组合策略，避免单一方法的局限性。
2025-06-10 21:57:49
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原创 LSTM改进11：使用ReliefF 范数特征选择优化，提高训练效果
ReliefF 特征选择算法是一种经典的过滤式（Filter）特征选择方法，用于评估特征的重要性并筛选出对模型最有用的特征。它是 Relief 算法的扩展版本，主要解决了原始 Relief 算法只能处理二分类问题的局限性，能够有效应对多分类问题和不平衡数据集，同时对噪声具有一定鲁棒性。
2025-06-09 22:43:02
16
原创 LSTM改进10：使用RFE特征选择优化，提高训练效果
RFE（递归特征消除）是一种包裹式特征选择方法，核心思想是通过递归地剔除对模型贡献最小的特征，逐步筛选出最优特征子集。具体步骤为：初始训练：用全特征集训练基模型（如逻辑回归、SVM），计算各特征的重要性（如权重系数绝对值、特征重要性得分）；排序与剔除：按重要性排序，删除权重最低的特征，形成新的特征子集；迭代优化：用新子集重复训练模型，直到剩余特征数达到预设阈值或满足停止条件。该方法通过模型性能间接评估特征重要性，能捕捉特征间复杂关系，但计算成本较高（需多次训练模型）。
2025-06-08 23:05:43
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原创 LSTM改进9：使用树模型特征选择优化，提高训练效果
树模型特征选择器的核心原理是：在构建决策树的过程中，通过评估不同特征对样本 “纯度”（或不确定性）的改善程度来决定节点分裂的特征。具体而言，利用基尼指数（CART 树）、** 信息增益（ID3）或信息增益比（C4.5）** 等指标，量化特征划分样本后类别的集中程度（如基尼指数越小、信息增益越大，说明划分后样本纯度越高），每次选择能最大程度降低不纯度的特征作为分裂点，递归地剔除对目标变量预测贡献较低的特征，最终保留的特征即为对模型最具判别力的关键特征。这一过程将特征选择与树的构建融为一体，实现了对特征重要性的
2025-06-08 22:58:53
15
原创 LSTM改进8：使用L2范数特征选择优化，提高训练效果
在机器学习中，L2 范数特征选择是一种基于正则化技术的特征筛选方法，主要通过约束模型参数的 L2 范数来间接衡量特征的重要性，并据此选择关键特征。
2025-06-06 22:27:49
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原创 LSTM改进7：使用L1范数特征选择优化，提高训练效果
## L1范数特征选择"""Lasso特征选择器功能：1. 自动选择最佳正则化参数2. 根据指定特征数量进行特征筛选3. 保留特征名称跟踪参数：n_features : 需要选择的特征数量eps : 正则化路径长度（默认1e-3）n_alphas : 生成的alpha数量（默认100）cv : 交叉验证折数（默认5）random_state : 随机种子""""""执行特征选择参数：X : 特征矩阵 (n_samples, n_features)
2025-06-06 22:13:41
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原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的书籍学习平台--论文源码+设计文档
本文介绍了一个基于B/S架构的书籍学习平台设计与开发。该平台采用Java技术、SpringBoot框架和MySQL数据库，旨在提高书籍学习管理的效率和便捷性。论文首先分析了平台的研究背景和需求，阐述了技术选型和系统架构设计，包括功能模块划分和数据库设计。系统实现部分详细描述了管理员、用户和作者三个角色的功能模块。最后总结了开发过程中的心得体会，指出该平台能有效提升书籍学习管理的工作效率。项目采用分层设计思想，具有操作简便、安全可靠等特点，适用于现代化学习管理需求。
2025-05-28 22:15:40
1004
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的时间管理系统--论文源码+设计文档
本文设计并实现了一个基于Java技术和SpringBoot框架的时间管理系统，采用B/S架构和MySQL数据库。系统具备用户和管理员两大功能模块，支持时间分类管理、事件数据管理、目标数据管理和用户日记管理等核心功能。通过分析系统在技术、经济和运行方面的可行性，验证了该方案的合理性。系统开发过程中应用了Java的面向对象特性和SpringBoot的简化配置优势，实现了高效便捷的时间管理功能。测试结果表明，该系统能有效提升用户的时间管理效率，具有良好的兼容性和适应性，为个人时间管理提供了数字化解决方案。
2025-05-28 22:11:55
691
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的生鲜交易系统--论文源码+设计文档
本文介绍了一个基于B/S架构的生鲜交易系统开发项目。系统采用Java技术和MySQL数据库，运用SpringBoot框架实现高效开发。论文首先分析了生鲜交易管理的行业背景和开发意义，指出传统管理方式效率低下，信息化转型势在必行。通过可行性分析证实了项目的技术、经济和操作可行性。系统设计采用分层架构思想，包含用户、商家和管理员三大功能模块，实现了生鲜交易的数字化管理。测试结果表明，该系统能显著提升生鲜交易各环节的工作效率，为相关决策提供实时数据支持。最后总结了开发过程中的经验体会，为类似项目提供了参考。系统具
2025-05-25 11:27:55
620
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的人事管理系统--论文源码+设计文档
本文介绍了一个基于SpringBoot的人事管理系统设计与实现，采用B/S架构和Java技术开发。系统包含管理员和员工两大角色，管理员可进行员工管理、考勤统计、工资发放等核心功能；员工则可查看个人考勤、申请请假/加班、查询工资等。论文详细阐述了系统开发背景、技术选型（Java+MySQL+SpringBoot）、需求分析、功能模块设计以及数据库设计。通过该系统可有效提升企业人事管理效率，简化工作流程。项目已通过可行性分析和技术测试，具备实际应用价值。
2025-05-25 11:17:49
1031
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的乐校园二手书交易管理系统--论文源码+设计文档
摘要 本文设计并实现了一个基于Java技术的乐校园二手书交易管理系统，采用SpringBoot框架和MySQL数据库开发。系统面向管理员、卖家用户和普通用户，提供首页、个人中心、图书分类管理、二手图书交易、求购信息发布、留言反馈等功能模块。管理员负责用户及图书信息管理，卖家用户可发布和交易二手书，普通用户可浏览或求购图书。系统通过B/S架构实现便捷访问，具备经济可行性、技术可行性和操作可行性。测试表明，该系统能有效简化校园二手书交易流程，提升管理效率，为师生提供高效、安全的交易平台。 关键词：Java；Sp
2025-05-25 10:57:02
988
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的篮球竞赛预约平台--论文源码+设计文档
摘要：本文设计了一个基于SpringBoot框架的篮球竞赛预约平台，采用B/S架构和MySQL数据库，实现了篮球赛事的信息化管理。系统主要功能包括用户管理、项目分类、竞赛项目管理、赛事预约等模块，有效解决了传统人工管理效率低下的问题。通过技术可行性分析和系统测试表明，该平台能够提高篮球竞赛管理效率，降低人力成本，为用户提供便捷的在线预约服务。系统采用Java语言开发，具有跨平台性、安全性和可扩展性等特点，为篮球竞赛管理信息化提供了一套完整的解决方案。
2025-05-25 10:51:38
890
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的就业信息管理系统--论文源码+设计文档
随着信息化时代的到来，就业信息管理系统逐渐向智能化、系统化发展。然而，国内仍普遍采用人工管理方式，面对日益增长的市场规模和信息量，传统管理方式已无法满足需求。本文设计并实现了一个基于SpringBoot框架的就业信息管理系统，采用B/S模式和MySQL数据库，结合Tomcat服务器，实现了首页、个人中心、学生管理、导师管理、企业管理、招聘信息管理、应聘信息管理、面试邀请管理、就业指导管理、交流论坛和系统管理等功能。该系统能够有效提高管理效率，降低人工成本，是未来就业信息管理的必然趋势。本文详细阐述了系统的分
2025-05-20 22:07:15
957
原创 DeepLabv3+改进37:在主干网络中添加SCSA|新颖的空间和通道协同注意力模块
本文介绍了DeepLabv3+语义分割模型的改进策略，重点提出了空间和通道协同注意力模块（SCSA）。SCSA由可共享的多语义空间注意力（SMSA）和渐进式通道自注意力（PCSA）组成，通过多语义信息的集成和渐进式压缩策略，有效提升了特征提取和语义差异缓解能力。实验在多个基准数据集上进行，结果表明SCSA在分类、目标检测和分割任务中均优于现有注意力机制，并展现出更强的泛化能力。文章还详细介绍了SCSA模块的代码实现和模型训练配置，为语义分割领域的研究提供了新的思路和工具。
2025-05-18 14:11:27
68
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于web的智慧养老平台--论文源码+设计文档
本文介绍了一个智慧养老平台的开发过程，重点阐述了系统的研究内容、需求分析、设计和实现。论文首先明确了系统的研究背景和开发意义，指出智慧养老平台在提高管理效率方面的重要性。接着，通过对系统的技术可行性、经济可行性、操作可行性和运行可行性进行分析，进一步明确了系统的需求。系统设计部分详细描述了软件架构模式（B/S模式）、功能模块划分和数据库设计，并介绍了Java技术、SpringCloud框架和MySQL数据库的应用。最后，论文总结了系统开发的心得体会，强调了智慧养老平台在提升工作效率方面的实际价值。通过该平台
2025-05-18 12:32:16
1049
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于vue的地方美食分享网站--论文源码+设计文档
本文介绍了一个地方美食分享网站的开发过程，旨在提高地方美食管理的效率。论文首先阐述了系统的研究背景和意义，随后详细分析了系统的需求，包括业务、流程和用例分析。在明确需求后，系统设计采用了B/S架构和Java技术，功能模块采用自顶向下的分层思想，数据库设计包括概念模型和物理模型。系统实现后进行了功能测试，并在论文最后总结了开发心得。该网站的开发涉及Java、Vue.js、MySQL和SpringBoot等技术，通过信息化手段提升地方美食分享的管理效率。
2025-05-18 12:26:15
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原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于vue的MOBA类游戏攻略分享平台--论文源码+设计文档
任何系统都要遵循系统设计的基本流程，本系统也不例外，同样需要经过市场调研，需求分析，概要设计，详细设计，编码，测试这些步骤，基于java语言设计并实现了MOBA类游戏攻略分享平台。该系统基于B/S即所谓浏览器/服务器模式，应用java技术，选择MySQL作为后台数据库。系统主要包括系统首页、个人中心、用户管理、游戏攻略管理、游戏公告管理、留言板管理、论坛管理、我的收藏管理、系统管理等功能模块。
2025-05-18 12:20:19
1000
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于Springboot的漫画网站--论文源码+设计文档
首先,论文一开始便是清楚的论述了系统的研究内容。其次,剖析系统需求分析,弄明白“做什么”,分析包括业务分析和业务流程的分析以及用例分析,更进一步明确系统的需求。然后在明白了系统的需求基础上需要进一步地设计系统,主要包括软件架构模式、整体功能模块、数据库设计。本项目软件架构选择B/S模式和java技术，总体功能模块运用自顶向下的分层思想。再然后就是实现系统并进行代码编写实现功能。论文的最后章节总结一下自己完成本论文和开发本项目的心得和总结。通过漫画网站将会使漫画信息管理各个方面的工作效率带来实质性的提升。
2025-05-18 12:16:53
1002
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于SpringBoot的CSGO赛事管理系统--论文源码+设计文档
本文介绍了一个基于Java开发的CSGO赛事管理系统，旨在提高赛事管理的效率和安全性。系统采用Java语言，具有代码保密性强、易于修改和调试的特点，同时集成了用户资料管理功能，以满足更深层次的需求。系统还具备快速查询、便捷搜索和强可靠性等优势。开发技术包括Java、MySQL数据库、B/S结构和SpringBoot框架，确保了系统的高效运行和易维护性。系统设计目标包括界面简洁、操作简便、查询精准、数据安全稳定、信息全面跟踪和提供用户管理服务。通过本系统，可以实现CSGO赛事信息的统一管理和精细化操作，提高管
2025-05-18 12:12:19
1030
原创 JAVA毕设项目-基于SSM框架的基于Java的超市进销存系统--论文源码+设计文档
随着信息化时代的到来，超市进销存管理逐渐向智能化、系统化发展。传统的人工管理方式已无法应对日益增长的市场规模和信息量，因此开发一套高效的超市进销存系统成为必然趋势。本文设计并实现了一个基于SpringBoot框架、B/S模式和MySQL数据库的超市进销存系统，系统功能包括员工管理、客户管理、供应商管理、商品信息管理、采购与销售管理等，旨在提高管理效率，降低人工成本。系统通过Tomcat服务器运行，具备良好的可操作性和安全性，能够满足超市日常进销存管理的需求。本文详细阐述了系统的分析、设计与实现过程，并对其功
2025-05-18 11:50:01
654
原创 DeepLabv3+改进36:在主干网络中添加ACConv2d|使用一维不对称卷积来加强平方卷积核
本专栏深入探讨了DeepLabv3+的改进策略，旨在提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，我们提出了一种即插即用的模块，包括ASPP+升级和解码器。此外，专栏还介绍了如何通过代码实现这些改进，包括新建和修改配置文件、注册模块、以及运行训练指令。这些改进策略和代码实现为研究人员和开发者提供了实用的工具，以在图像分割任务中达到更高的性能。
2025-05-11 12:00:44
76
原创 DeepLabv3+改进35:在主干网络中添加gConvBlock
本专栏聚焦于DeepLabv3+的改进，旨在提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，我们提出了一系列即插即用的改进模块，如ASPP+升级和解码器优化。特别地，我们针对图像去雾任务，对U-Net进行了最小化修改，引入了门控机制和残差块，构建了名为gUNet的紧凑网络。实验表明，gUNet在多个去雾数据集上均优于现有方法，且显著降低了计算开销。此外，我们还提供了详细的代码实现和配置指南，帮助读者快速复现和改进模型。通过这些改进策略，我们期望推动语义分割技术的发展，为相关应用提供更高
2025-05-10 22:36:18
65
原创 DeepLabv3+改进34:在主干网络中添加FMB|自调制特征聚合|即插即用，提升特征提取模块性能
本专栏介绍了DeepLabv3+的改进策略，重点在于提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，提出了自调制特征聚合（SMFA）模块，有效结合局部与非局部特征，提升图像重建的准确性。SMFA模块采用自关注近似（EASA）分支和局部细节估计（LDE）分支，结合部分卷积前馈网络（PCFN），显著提高了计算效率与重建质量。实验表明，SMFANet在多个公共数据集上表现优异，尤其在运行时间上比SwinIR-light快10倍，性能提升0.14dB。专栏还提供了详细的代码实现与配置步骤，帮助
2025-05-10 22:16:26
136
原创 DeepLabv3+改进33:在主干网络中添加WTConv2d|利用小波变换获得非常大的感受野
本专栏介绍了DeepLabv3+的改进策略，重点在于提升语义分割的精度与效率。通过融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化，提出了即插即用的改进模块，如ASPP+升级和解码器优化。特别地，引入了WTConv层，利用小波变换实现大感受野，避免了过度参数化问题。WTConv层在ConvNeXt和MobileNetV2架构中表现出色，增强了图像分类和下游任务的性能，同时提高了对图像损坏的鲁棒性和对形状的响应。专栏提供了完整的代码实现和训练步骤，帮助用户快速应用这些改进策略。
2025-05-10 21:40:47
55
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