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【动手学Paddle2.0系列】低配版PP-YoLo代码实战
本文介绍低配版PP-YOLO实战过程。使用林业病虫害昆虫数据集，含2183张图片、7类昆虫。先处理数据，读取标注信息并转换格式，用多进程读取。接着构建模型，在backbone用大量可变形卷积，介绍PP-YOLO技巧，还涉及锚框标注、特征提取、预测计算等，最后展示检测效果。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问…
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晕了！主播将《死亡搁浅》画面变成了要维持平衡的货物
《死亡搁浅》延续了小岛秀夫标志性的创作风格，无论是荒诞离奇的叙事还是错综复杂的世界设定都令人印象深刻。但游戏中最引人注目的设计之一，是将“行走”这一基础动作变成了核心玩法。随着主角山姆携带的货物不断增加，在崎岖地形中维持身体平衡变得愈发困难。玩家必须按住扳机键让山姆拉紧背带以防止摔倒——这个机制真实…
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Kafka Streams：基于键分组并创建全局 KTable，值为对象列表
本文档介绍了如何使用 Kafka Streams 基于键（例如 Scheme）对数据进行分组，并将结果存储在全局 KTable 中，其中键为字符串（Scheme），值为 RuleConfig 对象列表。通过示例代码演示了如何实现这一目标，并指出了在实现过程中需要注意的关键点，确保 KTable 能够…
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Java中Collections.unmodifiableList的使用
Collections.unmodifiableList提供只读视图，防止外部修改列表结构，但底层列表变化仍会反映其中，适用于保护内部集合不被直接修改的API设计场景。 Collections.unmodifiableList 在 Java 中提供了一种方式，让我们能够获取一个列表的“只读视图”。这…
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如何验证一个composer包的数字签名
答案：Composer 通过 HTTPS 源、Git 签名验证、维护者可信度审查、composer.lock 文件控制及第三方工具提升安全性，但缺乏自动化数字签名机制，依赖人工与流程保障。 Composer 包本身并不直接支持数字签名验证，但你可以通过一些间接方式来确保你安装的包是可信和未被篡改的。…
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【CVPR 2020】Dynamic Convolution：在卷积核上的注意力
轻量级卷积神经网络因计算预算限制深度和宽度，导致表示能力与性能不足。为此提出动态卷积，不增加网络深度或宽度，每层用多个并行卷积核，依输入注意力动态聚合。这既因核小高效，又因非线性聚合增强表示能力。将其用于MobileNetv3 – Small，ImageNet分类TOP – …
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ShiftViT：采用简单高效的移位操作证明Attention是否必要
注意力机制被视为视觉Transformer成功关键，但研究质疑其必要性。通过零参数零计算的Shift操作构建ShiftViT，替代注意力层，在分类、检测和分割等任务中表现媲美甚至优于Swin Transformer，表明注意力机制或非ViT成功关键，未来应关注其剩余部分。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问…
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【情人节特辑】：虚拟女友教你如何正确“回答”
该项目旨在通过技术手段将“直男话术”转化为高情商表达，以增进情侣感情。其核心是让虚拟女友纠正不当话语，具体步骤如下：首先，输入直男语句（如“多喝热水”）转换为对应编号的高情商表达；接着用Pixel2Pixel模型将卡通照片真人化；再将真人化照片输入PaddleBoBo生成女友动画；最后让虚拟女友纠正…
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助力自动驾驶：行车检测和车道线分割
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析，为自动驾驶提供一种解决思路。利用轻量级检测模型PP-PicoDet完成车辆检测，并利用DeepLabv3p实现车道线分割，二者各司其职，并且在硬件支持下可以完全并行，最终将推理结果进行合并，实现一种高效高精度…
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【目标检测入门】深刻理解yolov3并进行优化，最终实现交通标志检测
项目介绍 本项目是本人入门目标检测的第一个项目，主要向教程AI识虫项目为范例进行学习实现的，如果在本项目看不懂的代码请移步到基础教程之中里面有详细的介绍，在本项目中没有进行过多缀诉，在学习过程中我在基础教程上进行一些优化和改进。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 …
