P 站有意收购 Tumblr,视频图片两开花;jQuery 3.4.1 发布

YOLO26算法车道线检测+训练好的模型+360张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 55 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch,loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势,mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升,仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而,从第 21 个epoch 开始,mAP50 的提升速率显著放缓,整体曲线显得有些曲折,有时甚至停滞不前,让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch,loss 开始逐渐趋于平稳,这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch,尽管 mAP50 依旧在稳步上升,但提升幅度已经不大,这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中,我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段,box_loss 快速下降,从 0.9 逐渐降至 0.86,而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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转自:开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技、快科技等

【业界资讯】

0、P 站有意收购 Tumblr,欲视频图片两开花?

2017 年美国无线运营商 Verizon 以 45 亿美元从雅虎收购了 Tumblr。2018 年 12 月 Tumblr 全站禁黄?,流量骤减。 Verizon 最近并有意出售 Tumblr。640?wx_fmt=png)

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1、国家互联网应急中心开通勒索病毒免费查询服务

从国家互联网应急中心获悉,为了有效控制WannaCry勒索病毒的传播感染,国家互联网应急中心近日开通了该病毒感染数据免费查询服务。2017年5月12日,WannaCry勒索病毒利用Windows SMB(“永恒之蓝”)漏洞在全球快速传播,造成全球计算机大范围感染。

国家互联网应急中心介绍说,为实时掌握WannaCry勒索病毒及其变种在我国的传播感染情况,国家互联网应急中心持续开展针对该病毒的监测工作。根据分析,WannaCry勒索病毒成功感染计算机并运行后,首先会主动连接一个开关域名。如果与开关域名通信成功,该病毒将不运行勒索行为,但病毒文件仍驻留在被感染计算机中;如果通信失败,该病毒将运行勒索行为加密计算机中的文件,并继续向局域网或互联网上的其他计算机传播。

据悉,截至2019年4月9日,国家互联网应急中心监测发现我国境内疑似感染WannaCry勒索病毒的计算机数量超过30万台,仍有大量的计算机未安装“永恒之蓝”漏洞补丁和杀毒软件。我国计算机感染WannaCry勒索病毒疫情依然比较严峻。

为了有效控制WannaCry勒索病毒的传播感染,国家互联网应急中心开通了该病毒感染数据免费查询服务。查询说明如下:

1、WannaCry勒索病毒暂只能感染Windows操作系统,请用户在Windows操作系统上的浏览器中输入查询地址打开查询页面进行查询,查询地址为:http://wanna-check.cert.org.cn。

2、若提示IP地址承载的计算机受到感染,建议使用WannaCry勒索病毒专杀工具进行查杀,并及时修复相关漏洞。

3、如果使用宽带拨号上网或手机上网,由于IP地址经常变化,会导致查询结果不准确,仅供参考。

2、iPhone 7 因 Loop Disease 音频芯片问题面临集体诉讼

据外媒报道,一项新的集体诉讼要求苹果公司赔偿损失并就所谓的iPhone 7 Loop Disease召回硬件。据悉,该问题会给受影响的手机带来音频问题并最终可能导致设备无法运行。

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诉讼在伊利诺斯州北区地方法院提出。原告指出,苹果知道并隐瞒了一项导致iPhone 7和7 Plus某些音频功能无法使用的硬件缺陷。

根据诉讼文件,原告在打电话时经历了扬声器按钮“变灰”、Siri语音命令功能丧失、无法操作的语音备忘录应用、麦克风保真度下降以及其他音频相关问题。被诉讼认定存在缺陷的手机则是在2017年初至2018年末期间销售。

两名原告在苹果质保期满后遇到了这一问题,这意味着他们要自己掏钱维修或更换部件。

诉讼将这一问题归因于糟糕的设计。具体来说,iPhone 7的铝底盘是由不合格材料制成,其可直接通过连接在手机逻辑板上的音频控制器进行弯曲。然而随着时间的推移,连接音频IC芯片到逻辑板的焊料失效,进而引发一系列的问题。

该诉讼称,苹果在明示保修、默示保修上存在漏洞并违反了《马格努森-莫斯保修法案》以及各种欺诈指控、疏忽失实陈述和不当得利。对此,原告要求获得发起集体诉讼的资格、损害赔偿金、律师费以及解除禁令,后者可能会迫使苹果修复、召回或替换受影响的iPhone、延长适用的保修期限,或就所谓的缺陷向集体诉讼成员发出通知。

【技术资讯】

0、jQuery 3.4.1 发布,修复上个版本的问题

三周前,jQuery 发布了 3.4.0 版本,用户对这个版本反馈了不少问题,于是便有了这个修复问题的补丁版本 3.4.1。2006年,还在大学工作的John Resig,于纽约BarCamp上首次介绍了它。自那时起,它就一直在爆发,目前更是成功地被77.8%的Web所采用。因为可以更容易的执行常见任务,jQuery成为了编写JavaScript的“默认事实标准”。

1.在 IE 中触发获取或失去焦点的事件出现异常

在 jQuery 3.4.0 中,触发本地事件的事件处理程序带来了一些改变,例如focus和blur。而这些变化导致了一个回归问题,有时会导致抛出神秘的错误"saved.shift is not a function",目前已修复。

示例代码

// Error thrown in IE10-11
// after clicking #test-element twice
jQuery("#test-element").click(function() {
  jQuery(this).trigger("blur");
});

2.修复在 iOS 10.0-10.2 中无法检查元素附件的问题

3.使用 AMD 加载 jQuery 出错的问题已修复

1、最高效的乘法:两个非常大的数字相乘迄今最快算法

四千年前,巴比伦人发明了乘法,而最近数学家们又对乘法进行了完善,两位研究人员描述了迄今为止发现的将两个非常大的数字相乘的最快方法。这篇论文具有重要的意义,标志着长期以来寻找最高效乘法步骤的努力达到了新的高度。

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“基本上,每个人都认为你在学校学习的(相乘)方法是最好的,但实际上这是一个活跃的研究领域,”法国国家科学研究中心的数学家、论文合著者约里斯·范德霍芬说道。该论文发表在法国的国家开放存取文献数据库Archive ouverte HAL:

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02070778/document

从计算圆周率的新位数到寻找大质数,许多计算问题的复杂性都可以归结为乘法运算的速度。按照范德霍芬的描述,他们的研究结果其实是为许多其他类型的问题的求解速度设定了一种数学极限。

“在物理学中,有一些重要的常数,比如光速,可以用来描述各种现象,”范德霍芬说,“如果你想知道计算机解决某些数学问题的速度能有多快,那么就可以将整数乘法视为某种基础,你可以用它来表示这些速度。”

大多数人都用同样的方法学习乘法。我们把两个数分两排写,用下面数字的每一位乘以上面数字的每一位,最后排列好再做加法。如果是两个两位数的数相乘,那你一共要做四个较简单的乘法来得到最终的乘积。

这种小学中所教的方法或称“进位”法需要n^2个步骤,其中n是每个相乘数字的位数。所以3位数需要9次乘法,而100位数需要10000次乘法。

这种进位法适用于只有几个位数的数字,但是当我们将具有数百万或数十亿位数的数字相乘(比如计算机精确计算圆周率,或者寻找大型质数)时,这种方法就会陷入停滞。两个10亿位数的数字相乘需要运行10^18次(10亿的平方)的乘法——这将花费现代计算机大约30年的时间。

几千年来,人们普遍认为没有更快的相乘方法。1960年,23岁的俄罗斯数学家安纳托利·卡拉苏巴参加了由20世纪最伟大数学家之一的安德烈·科尔莫戈罗夫主持的研讨会。柯尔莫戈罗夫在会上断言,没有少于n^2个步骤的通用乘法过程。卡拉苏巴认为并非如此。经过一周的努力,他找到了更快进行乘法运算的新方法。

卡拉苏巴的方法涉及将数字按数位分解,并以一种新颖的方式重新组合它们,允许使用少量的加法和减法替换大量的乘法。该方法可以节省时间,因为加法只需2n步,而不是n^2步。

“如果用加法的话,你可以在学校里提早一年就使用这一方法,因为它容易得多。你可以连续地相乘,几乎就像从右到左阅读数字一样快,”宾夕法尼亚州立大学的数学家马丁·富勒说道。他在2007年建立了当时最快的乘法算法。

当处理大数时,你可以重复卡拉苏巴的过程,将原始数字分解为几乎与数位同样多的部分。每进行一次拆分,就可以用加法和减法来代替乘法,从而减少很多步骤。澳大利亚新南威尔士大学的数学家、这篇新论文的合著者大卫·哈维说:“你可以把一些乘法转化为加法,重点在于,对电脑来说,做加法的速度会更快。”

卡拉苏巴的方法使得仅使用n^1.58个一位数乘法就可以进行大数的相乘。然后在1971年,德国数学家阿诺德·肖恩哈格和沃克尔·斯特拉森发表了一种方法,可以在n×log n×log(log n)个步骤内完成的大数乘法,其中log n是n的对数。对于两个10亿位数的数字,卡拉苏巴的方法需要大约额外运算165万亿个步骤。

肖恩哈格和斯特拉森的方法主要是关于计算机如何运算大数乘法,对未来的研究产生了两个重要的长期影响。首先,该方法引入了一种来自信号处理领域的技术,即快速傅里叶变换。该技术一直是所有快速乘法算法的基础。

其次,在同一篇论文中,肖恩哈格和斯特拉森推测应该有一种更快的算法,一种只需要n×log n个单位数运算的方法,而且这种算法可能是最快的。他们的推测基于一种直觉,即像乘法这样的基本运算必须有一个比n×log n×log(log n)更优雅的极限。

“人们普遍认为,乘法运算是一项非常重要的基本运算,以至于从美学的角度来看,这么重要的运算需要一个很好的复杂度边界,”富勒说,“从一般经验来说,基本事物的数学最终总是优雅的。”

肖恩哈格和斯特拉森提出的n×log n×log(log n)方法直到36年后才被取代。2007年,富勒提出了新的方法,闸门打开了。在过去的十年里,数学家们相继发现了更快的乘法算法,每一种算法都在一点点逼近n×log n,但都没有完全达到。最终在上个月,哈维和范德霍芬做到了。

他们的方法主要是对前人工作进行了改进,包括拆分数字,使用改进版的快速傅里叶变换,并利用了过去40年取得的其他进展。范德霍芬说:“我们以更加频繁的方式使用(快速傅里叶变换),而不是只使用一次,并且用加法和减法取代更多的乘法。”

哈维和范德霍芬的算法证明了乘法可以在n×log n步内完成,但这并不能证明没有更快的方法。要确定这是可能的最佳方法要困难得多。今年二月底,丹麦奥尔胡斯大学的一个计算机科学家小组发表了一篇论文,认为如果另一个未经证实的猜想也是正确的话,那么哈维和范德霍芬确实提出了最快的乘法运算方法。

虽然新算法在理论上具有重要意义,但在实践中还不会带来太大的变化,因为它只比已有的算法好一点点。“我们所期望的是,这种方法的运算速度能比现在快三倍,”范德霍芬说,“不会太过惊人。”

此外,计算机硬件的设计也发生了变化。20年前,计算机的加法运算比乘法运算快得多。经过过去20年的发展,乘法和加法之间的速度差距已经大大缩小,在一些芯片架构中,乘法甚至可以比加法更快。哈维表示,利用一些硬件,“你实际上可以通过让计算机做乘法来加快做加法的速度,这简直太疯狂了。”

硬件会随着时代而改变,但一流的算法是永恒的。不管未来的计算机是什么样子,哈维和范德霍芬的算法仍然是最高效的乘法算法。

2、Mozilla 推出了针对 Firefox 扩展证书问题的修复程序

由于Mozilla忘记更新用于签署Firefox附加组件的安全证书,导致全球Firefox用户的扩展报错而无法使用的问题现在已经有了解决方案。Mozilla现已证实此问题,过期的证书导致扩展安装失败,并阻止现有的扩展工作。作为临时解决方案,Mozilla宣布推出了一个修复程序。

我们的团队已经确定并推出了针对Release,Beta和Nightly的所有Firefox桌面用户的修复程序,修复程序将在接下来的几个小时内自动应用。不需要采取任何步骤就可以令附加组件再次起作用。

因此,大多数用户不需要采取任何行动。

但如果您已禁用“Studies”(研究)特性,则需要重新启用才可以恢复正常,Mozilla的这一特性用于对新功能进行A/B测试。

Firefox用户可以通过访问以下内容来检查他们是否启用了“Studies”:

Firefox选项/首选项->隐私和安全->允许Firefox安装和运行“Studies”;

重新启用加载项后,可以再次禁用“Studies”。

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这个修复程序需要几个小时才能收到,要检查您是否已经修复该问题,您可以在位置栏中输入“about:studies”。如果修复程序处于活动状态,您将看到“hotfix-update-xpi-signing-intermediate-bug-1548973”或“hotfix-reset-xpi-verification-timestamp-1548973”。

Mozilla正在为未来的更新开发一个更加集成的修复程序,它将不再使用“Studies”。

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IEC 61851-23:2023 电动汽车导电充电系统 - 第23部分:直流电动汽车供电设备 - 完整英文电子版(388页) IEC 61851-23:2023适用于用于在供电网络与电动汽车(EV)之间实现能量传输的电动车供电设备,A侧额定最大电压可达1000伏交流电或最高1500伏直流电,B侧额定最大电压最高可达1500伏直流电。 本文件规定了系统A、系统B和系统C的电动车供应设备,定义见附件AA、附件BB和附件CC。 立即下载

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PowerShell Windows 运维诊断实验室 本资源是《Windows 进程、服务、监听端口与计划任务排查》技术文章的配套实验源码,面向 Windows 系统运维、PowerShell 脚本开发及故障诊断学习者。 一、资源内容 资源包含两个核心 PowerShell 脚本: Start-LocalTcpLab.ps1:创建本地 TCP 监听实验环境,支持自定义监听端口及运行时长,便于验证端口与进程的关联关系。 Get-WindowsOpsSnapshot.ps1:只读采集 Windows 进程、TCP 监听端口、系统服务及计划任务信息,支持按名称或端口筛选,并返回结构化诊断结果。 二、主要功能 进程诊断:查询指定进程及相关运行信息。 端口排查:检查 TCP 监听端口及对应进程。 服务检查:查询 Windows 服务状态。 计划任务检查:按名称筛选 Windows Scheduled Tasks。 错误记录:收集诊断过程中产生的错误信息。 报告导出:支持将诊断结果转换为 JSON 格式,便于归档和后续分析。 三、运行环境 Windows 10 / Windows 11 Windows PowerShell 5.1 或 PowerShell 7.x(Windows) 相关检查依赖 NetTCPIP、ScheduledTasks 模块 四、安全设计 诊断脚本采用只读设计,不修改系统配置,不启动或停止服务及计划任务,也不主动写入文件。 TCP 实验仅监听本机 127.0.0.1,具有运行时间限制,不提供 HTTP 服务。 如需采集进程命令行参数,应注意敏感信息脱敏。 五、适用场景 适用于 Windows 运维故障排查、PowerShell 自动化学习、端口占用分析、服务状态检查、计划任务诊断,以及 优快云 技术文章配套实践。

Simulink “双碳”背景下汽车减少碳排放建模与仿真

内容概要:本文围绕“双碳”战略背景,系统阐述了基于Simulink的汽车碳排放建模与仿真技术,重点引入模糊PID控制优化动力系统性能,以实现节能减排目标。文档整合了多个Matlab/Simulink科研仿真案例,涵盖无刷直流电机(BLDC)控制、三相PWM整流器、电池管理系统、路径规划、信号处理、智能优化算法及图像处理等领域,全面展示Matlab在智能控制与绿色能源系统中的应用价值。同时强调科研应兼具严谨逻辑、创新思维与工具赋能,并提供完整的仿真资源链接与学习路径支持实践落地。; 适合人群:具备Matlab/Simulink基础,从事自动化、电气工程、车辆工程、控制科学、电力电子及智能制造等相关领域的科研人员或高年级本科生、研究生;适用于开展节能减排、新能源系统优化、智能控制算法研究等课题的研究者。; 使用场景及目标:①学习在Simulink中构建汽车能耗与排放仿真模型并应用模糊PID进行动态优化;②掌握BLDC、PWM整流器等关键部件的建模与控制策略设计;③借鉴丰富案例提升科研效率,拓展在智能控制、路径规划、信号处理等方向的应用能力;④通过提供的网盘资源获取完整代码与资料,支撑论文写作与项目开发。; 阅读建议:建议按照资源目录顺序系统学习,结合百度网盘提供的Matlab/Simulink代码动手实践,重点关注控制策略的设计、仿真结果的分析与优化过程,同时注重培养科研思维与工程实际问题的结合能力。

西部牛仔_1794033330851.apk

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无刷直流电机BLDC转速电流双闭环+无位置传感器控制仿真【仿真+详解说明报告+参考文献】

内容概要:本文详细介绍了一套针对无刷直流电机(BLDC)的Simulink仿真资源包,核心内容包括转速电流双闭环控制与无位置传感器控制技术,采用滑模观测器(SMO)实现无感控制,并提供了模糊PID与传统PID控制策略的对比仿真模型。资源包包含三个完整的Simulink仿真模型、详尽的说明报告及参考文献,系统展示了BLDC电机在不同控制算法下的动态响应特性与控制精度。重点涵盖控制器设计、观测器构建、参数整定方法以及高性能调速系统的实现路径,有助于深入理解现代电机控制中的关键理论与工程实践问题。; 适合人群:适用于电气工程、自动化、控制科学与工程等领域的高校本科生、研究生及从事电机驱动系统研发的工程技术人员;要求具备一定的MATLAB/Simulink操作能力和自动控制理论基础。; 使用场景及目标:① 掌握无刷直流电机双闭环控制系统建模与仿真方法;② 深入研究无位置传感器控制中滑模观测器的设计原理与实现过程;③ 对比分析模糊PID与传统PID在电机调速系统中的鲁棒性、响应速度与抗干扰能力;④ 支持课程设计、毕业设计、科研项目验证或高水平论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的详解说明报告逐步运行并调试各仿真模型,重点关注控制器参数调节、滑模观测器抖振抑制策略及不同控制方式下的转速响应曲线对比,深入理解控制机理;同时推荐查阅配套参考文献以夯实理论基础,提升科研分析与实践创新能力。

状态估计变分贝叶斯近似的递归噪声自适应卡尔曼滤波(Matlab代码实现)

内容概要:本文详细介绍了一种基于变分贝叶斯近似的递归噪声自适应卡尔曼滤波方法,并配套提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决传统卡尔曼滤波在面对过程噪声和观测噪声统计特性未知或时变情况下性能退化的问题,通过引入变分贝叶斯推断技术,实现对噪声协方差的在线联合估计与动态更新,从而提升滤波器在非平稳环境中的状态估计精度与鲁棒性。文中系统阐述了算法的理论基础、数学推导流程、递归计算结构及关键实现步骤,涵盖了概率图模型构建、似然函数近似、变分迭代优化等核心技术环节,适用于复杂动态系统中的自适应信号处理与状态估计任务。; 适合人群:具备良好线性系统理论、概率统计与贝叶斯估计基础,并熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及从事导航、控制、传感融合等相关领域的工程技术人员; 使用场景及目标:①应对实际工程中因噪声先验信息缺失或环境变化导致的标准卡尔曼滤波失效问题;②应用于无人机导航、智能驾驶、工业状态监测、传感器融合等高精度自适应估计场景,提升系统在不确定环境下的稳定性和准确性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐模块研读,重点理解变分贝叶斯迭代过程中噪声协方差矩阵的后验更新机制,并通过仿真实验对比所提方法与标准KF/EKF/UKF的估计性能差异,深入掌握噪声自适应滤波的设计思想与实现技巧。

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