mysql decimal类型设置默认值

最新推荐文章于 2025-04-15 15:35:31 发布
最新推荐文章于 2025-04-15 15:35:31 发布
阅读量748 收藏 1
点赞数
分类专栏： 数据库 文章标签： 数据库
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42982453/article/details/131282578
版权
该SQL语句用于修改dj_selffetch_shop表中的money列，将其默认值设置为0，这可能是对数据库表结构的一次更新操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

alter table dj_selffetch_shop alter column money set default 0;
YOLOv8改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
Snu77的博客
03-22 3万+
官方论文地址：官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址：官方代码地址点击此处即可跳转GAM旨在通过设计一种机制，减少信息损失并放大全局维度互动特征，从而解决传统注意力机制在通道和空间两个维度上保留信息不足的问题。GAM采用了顺序的通道-空间注意力机制，并对子模块进行了重新设计。具体来说，通道注意力子模块使用3D排列来跨三个维度保留信息，并通过一个两层的MLP增强跨维度的通道-空间依赖性。
YOLOv10改进 | 注意力篇 | YOLOv10引入GAM注意力机制
tsg6698的博客
06-12 1107
对 CIFAR-100和lmageNet-1K上图像分类任务的拟议机制的评估表明我们的方法稳定地优于ResNet和轻量级的 MobileNet的几个最近的注意机制。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~新建一个yolov10nGAM.yaml文件后，在Backbone部分添加了GAM注意力机制，大家可以在其他地方多尝试。
yolo算法改进-在yolov8中增添注意力机制
最新发布
m0_46649551的博客
04-15 1656
yolo算法改进之如何在yolov8中增添注意力机制
即插即用篇 | 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测任务】【分类任务】【分割任务】【关键点任务】| 20+ 种全打通！
YOLOv8项目贡献者
04-19 2万+
YOLOv8 添加 20+ 种注意力机制教程
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
【YOLOv8改进- 注意力机制】YOLOv8+GAM: 基于YOLOv8的通道-空间交互注意力机制，保留信息以增强特征提取性能，高效涨点，适用于低复杂度场景下的目标检测等视觉任务；
qq_41304809的博客
10-31 1101
注意力机制的详细信息“Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions” 提出了一种全局注意力机制，旨在通过保留信息来增强通道和空间之间的交互。该机制可能采用了独特的方法来处理输入特征，例如通过特定的线性变换和卷积操作分别对通道和空间维度进行注意力计算。在通道注意力部分，可能运用了线性层和激活函数来学习通道之间的重要性权重，以突出或抑制不同的通道信息。
【YOLOv10改进 - 注意力机制】GAM（Global Attention Mechanism）：全局注意力机制，减少信息损失并放大全局维度交互特征
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。
07-06 821
为了提高各种计算机视觉任务的性能，研究了多种注意力机制。然而，现有方法忽视了保留通道和空间两个方面信息的重要性，以增强跨维度的交互。因此，我们提出了一种全局注意力机制，通过减少信息损失和放大全局交互表示来提升深度神经网络的性能。我们引入了带有多层感知器的3D排列用于通道注意力，同时结合了卷积空间注意力子模块。在CIFAR-100和ImageNet-1K上的图像分类任务评估中，表明我们的方法在ResNet和轻量级MobileNet上稳定地优于几种最新的注意力机制。
YOLOv8添加注意力机制小总结
weixin_42001184的博客
09-15 9690
注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。简而言之，注意力机制源于自然界人类视觉的研究。人类的视觉会天然地进行一个抉择，就是选择性地关注所有信息的一个部分，同事就会忽略其他可见的信息。就属于是合理的利用有限的信息处理资源。
全局注意力机制（Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions ）
qq_40107571的博客
11-02 3087
全局注意力机制（Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions ）
Yolov8中添加注意力机制
weixin_73014685的博客
08-30 1149
它采用顺序的通道-空间注意力机制，通过3D排列和两层的MLP（多层感知器）来增强跨维度的通道-空间依赖性。YOLOv8中的注意力机制包括多种类型，如GAM（全局注意力机制）、CBAM（卷积块注意力机制）、CA（通道注意力）、ECA（高效通道注意力）等。这些注意力机制的主要目的是提高模型对关键信息的关注，从而提升目标检测的性能。：CBAM是一种有效的注意力机制，它可以在YOLOv8中显著提高模型的性能。CBAM模块通常包括通道注意力模块和空间注意力模块，分别关注特征图的通道和空间维度。
Yolov8改进---注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE
05-08 1万+
注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE，并最终引入到Yolov8。同时在数据集下测试，均能涨点，涨点幅度为ShuffleAttention＞ECA＞EffectiveSE＞SE
gam
02-16
agencyX 将Storyblok与Netlify连接起来的示例自包含e2e模板 Vite + VueJs3 + Tailwind CSS入门 请注意，如果您有权访问 ，则可以改用。 安装 yarn 发展 yarn dev 建造 yarn build ...yarn init-schema
GAM-thresholds:利用GAM识别生态系统响应中的重要趋势和阈值
05-15
标题 "GAM-thresholds:利用GAM识别生态系统响应中的重要趋势和阈值" 指的是使用广义 additive models（GAM）来分析生态系统的动态变化，特别是寻找其中的关键趋势和阈值点。在生态学研究中，理解系统如何响应环境...
广义可加模型在生态学中的应用及R实现_r_gam_生态_
09-30
通过`gam()`函数，我们可以创建一个GAM模型。模型的基本形式为： ```r model <- gam(response ~ s(predictor1) + s(predictor2) + ..., data = your_data) ``` 这里的`s()`函数是平滑函数，它可以对预测变量进行...
深度学习算法改进(GAM注意力-STN模块-SE模块-ODConv动态卷积-FAN注意力模块实现源码+各改进说明).zip
12-06
深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器...
gam:gam示例代码进行测试
04-16
在本示例中，“gam:gam示例代码进行测试”可能是一个关于如何使用编程语言（如Python或R）实现GAMs的实践项目。GAMs通常用于处理非线性关系，例如在数据中发现复杂的趋势和模式。 在HTML标签下，我们可能会假设这个...
即插即用 | 超越CBAM，全新注意力机制，GAM表现卓著（附Pytorch实现）
机器学习社区
12-16 9777
为了提高计算机视觉任务的性能，人们研究了各种注意力机制。然而，以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。因此，本文提出了一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深度神经网络性能的全局注意力机制。本文引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块。在CIFAR-100和ImageNet-1K上对所提出的图像分类机制的评估表明，本文的方法稳定地优于最近的几个
注意力机制 YOLOv8添加注意力机制
2301_79152843的博客
08-29 5456
yolov8注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列(seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。注意力机制的基本思想是为输入数据的每个部分分配一个权重，这个权重表示该部分对于当前任务的重要程度。
一文读懂——全局注意力机制（global attention）详解与代码实现
haosen
08-17 1万+
使用Gobal Attention的目的：是为了在生成上下文向量（也可以认为是句向量）时将所有的hidden state都考虑进去。Attention机制认为每个单词在一句话中的重要程度是不一样的，通过学习得到一句话中每个单词的权重。即为关注重要特征，忽略无关特征。.........
yolov8 gam
01-03
### YOLOv8在游戏中的潜在应用 YOLOv8作为一种先进的实时对象检测算法，在多个领域展现出卓越性能，特别是在视频分析方面。对于游戏行业而言，YOLOv8可以用于增强玩家体验以及开发新的互动方式。 #### 实时物体识别与交互 在游戏中集成YOLOv8能够实现实时环境感知功能。通过摄像头捕捉真实世界的图像并进行处理，YOLOv8可以在虚拟环境中重现这些元素，使游戏角色能对外部世界的变化做出反应[^1]。 例如，在AR游戏中，YOLOv8可以帮助设备快速准确地标记周围的物品或人物，并将其融入到游戏场景中；同样地，在VR设置里，该技术也能让NPC更好地理解用户的肢体语言和面部表情，从而提供更加自然流畅的游戏过程[^2]。 #### 动作捕捉与姿态估计 除了静态的对象分类外，YOLOv8还可以扩展至动态行为的理解上——即所谓的运动检测与速度估算。这使得它非常适合应用于体育模拟类或其他需要精确追踪身体部位位置变化的应用程序内。 具体来说，借助于其强大的特征提取能力，YOLOv8可以从连续帧序列中学习人体关节的关键点分布规律，进而实现高精度的动作捕捉效果。这对于创建逼真的动画角色或是设计基于手势控制的操作界面都具有重要意义。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 加载预训练模型 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model(frame) # 执行预测 annotated_frame = results[0].plot() # 绘制边界框和标签 cv2.imshow("YOLOv8 Pose Estimation", annotated_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段展示了如何使用YOLOv8对人体姿势进行估计，并将结果可视化显示出来。这种技术可以直接嵌入到各类电子竞技平台当中，为用户提供新颖有趣的玩法选项。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值