陈大麦 .-优快云博客

原创全域数据智能升维引擎：多模态知识图谱平台能力全景解析

在多源异构数据爆炸式增长的时代，我们推出了一站式多模态知识图谱平台，致力于解决数据孤岛、知识碎片化、语义鸿沟等核心难题。本平台集知识本体构建、模型构建、图谱构建、可视化管理与应用服务于一体，形成从数据到知识、从知识到智慧的全链路闭环，助力组织构建可持续演进的数字大脑。未来，平台将进一步强化跨模态理解能力、增强可解释性、降低使用门槛，推动知识图谱从专家工具向普惠技术演进，让每一家企业都能构建自己的“知识大脑”，在数据驱动的智能时代保持核心竞争力。构建跨组织、跨领域的知识共享与协作网络，释放知识的网络效应。

2025-12-02 23:03:27 664

原创开缘智能-数智赋能，创领国防

是一家专注于军事数据智能化领域的科技企业。公司以“数智赋能，创领国防”为核心使命，以“数据智能、大模型+军事场景应用”为主要方向，秉持“自主创新、安全可控”的发展理念，致力于打造新一代军事数据智能化产品体系。

2025-12-02 22:59:08 157

原创 Pytorch实战 |J3 DenseNet算法实战与解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为主流的方法，比如GoogleNet,VGG-16,Inceptton等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过简历前面层与后面层之间的“短路链接”（shortcut），进而训练出更深的CNN网络。

2023-02-20 20:30:00 428

原创 Pytorch实战 |J1ResNet-50算法实战与解析

残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。

2023-02-10 20:00:00 1512

原创 Pytorch实战 |Y5 yolo.py文件解读

文件位置：./models/yolo.py本周任务：将yolov5s网络模型中的C3模块按照下图方式修改形成C2模块，并将C2模块插入第2层与第3层之间，且跑通yolov5。

2023-01-02 21:26:32 524

原创 Pytorch实战 |Y4 common.py文件解读

文件位置：./models/commonpy该文件是实现YOLO算法中各个模块的地方，如果我们需要修改某一模块（例如C3），那么就需要修改这个文件中对应模块的的定义。由于YOLOv5版本问题，同一个模块可能会看到不同的版本，这都是正常的，以官网为主即可。

2023-01-02 21:11:13 506

原创 Pytorch实战 |Y3 yolov5s.yaml文件解读

yolo5s.yaml文件解读

2022-12-14 18:05:28 721

原创 Pytorch实战 |Y2 yolov5训练自己的数据集

yolov5 训练自己的数据集

2022-12-13 14:24:21 583

原创 Pytorch实战 |Y1 yolov5调用官方权重进行检测

之前对YOLO不太了解，后面在网上找了两篇博客看了看，对yolo的发展历程以及要解决的问题有了个大概的了解。下面这篇文章我觉得还不错，仅供参考。https://blog.youkuaiyun.com/qq_47233366/article/details/122550734https://blog.youkuaiyun.com/nan355655600/article/details/107852353pip install -r requirements.txt命令行：python .\detect.py --source

2022-12-04 00:44:44 782