byte轻骑兵
共绩算力 RTX 5090 极速部署 Stable Diffusion WebUI：新手也能秒开 AI 绘图工作站
本文详细介绍了在共绩算力RTX5090云主机上部署StableDiffusion WebUI的全流程方案。主要内容包括：1）选择共绩云主机的优势，如高端GPU支持、预装开发环境和弹性计费；2）从创建实例到环境配置的完整部署指南；3）WebUI的基础使用与进阶优化技巧；4）常见问题解决方案。该方案具有部署快速（30分钟完成）、成本低廉（1.68元/时起）等特点，特别适合需要高性能AI绘图但本地硬件不足的用户。教程还包含模型管理、插件安装等实用技巧，帮助用户充分发挥RTX5090的图形计算能力。
YOLO项目
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的快递包裹检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
随着电子商务的迅猛发展，快递物流行业面临着日益增长的包裹处理需求。传统的人工分拣方式效率低下、成本高昂且容易出错，无法满足现代物流行业的需求。本文提出了一种基于深度学习的快递包裹检测系统，该系统采用先进的YOLO系列目标检测算法（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8），能够实时、准确地检测和定位快递包裹。系统结合Python编程语言和PySide6图形用户界面，提供了一个用户友好、功能完整的解决方案。本文详细介绍了系统架构、算法原理、实现细节以及训练过程，并提供了完整代码和参考数据集。
青云交
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居能源消耗趋势预测与节能策略优化中的应用（433）
本文探讨了Java大数据技术在智能家居能源管理中的应用。针对当前智能家居存在的"数据孤岛、预测缺失、策略僵化"三大痛点，提出了一套基于Java生态的能源消耗预测与优化方案。通过Spring Cloud整合多协议设备数据，采用Spark MLlib构建能耗预测模型（准确率≥89%），结合Drools规则引擎实现个性化节能策略。经北京某智慧小区300户家庭6个月验证，整体能耗下降20.9%，单户年均节省电费860元。文章详细介绍了技术架构设计、核心场景实现及优化技巧，包含可直接部署的代码方案
magic_ll
【论文阅读】【yolo系列】YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
【与其他方法的对比讨论】先前的研究通过探索 不同标签分配方式 来加速训练收敛并提升网络性能。除了后处理环节，YOLO模型架构本身也给效率与精度的平衡带来了巨大挑战。模型架构存在不可忽视的计算冗余和能力局限，制约了其在实现高效性能方面的潜力。本文旨在从效率与精度双重视角，对YOLO模型架构进行整体性优化设计。 【效率驱动模型设计】YOLO的组件包括主干、下采样层、具有基本构建块的阶段以及头部。主干的计算成本较低，因此我们对其他三个部分进行了效率驱动的模型设计。(1) 轻量级分类头在YOLO中，分类头
gxdtgsy 作者推荐
- 七哥AI学术实操笔记
- 大家好，我是七哥，一个在高校里不务正业，折腾学术科研AI实操的学术人。可以和作者七哥（yida985）交流关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题，为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。经过数月爆肝，终于完成学术AI使用教程，估计也有个50万字的详细操作指南。跟着一步一步操作，借助ChatGPT做学术、干科研、写论文、课题申报都变得超简单。欢迎加我交流，祝你一臂之力。 公众号：智写论文，关注领取最全最专业学术AI写作教程（获取高级学术专业版）
关注
