目录前言YOLOv11. 技术路线2. 关于如何通过设计网络来实现YOLOv1预测bbox的思想3. 一些值得强调的实现细节YOLOv21. 在精度上的改进2. 在速度上的改进YOLOv31. 网络结构的变化2. 其他改进卷积层代替池化层置信度和分类变为分类任务前言YOLO系列是一种快速的目标检测算法，其目的是在满足一定的精度要求下尽量做到轻量快捷。这使得它非常适合部署在对检测速度要求比较高的场合
目录1.DatasetFolder2.尽量少用.to\(device\)，用zeros\_like/ones\_like之类的代替3.Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 4.Built-in Identity()5.Pairwise distances: torch.cdist6.Cosine similarity: F.cosine
2010年，apache的Ibatis框架停止更新，并移交给了google团队，同时更名为MyBatis。从2010年后Ibatis在没更新过，彻底变成了一个孤儿框架。一个没人维护的框架注定被mybatis拍在沙滩上。
1. 入参无需用对象封装（或者map封装）,使用@Param注解当Ibatis需要接收超过一个参数时，则需要将多个参数封装成对象，这个时候会产生很多Domain查询类。还有很多同学
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2018-06-15 15:41:00
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最近的Cisco抛弃了其专有的IOS核心，在 ASR1000的控制平面软件上采用了Linux为基础平台。据传Huawei、H3C等厂商的软件平台也纷纷转向以
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2022-08-01 12:49:49
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厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师，需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点，遗留用户太多，并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法，允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制（ABAC）。ABAC是一种细粒度的访问管理方法，其中，基于已分配给用户，操作，资源或环境的已定义规则，决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-15 17:47:48
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厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师，需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点，遗留用户太多，并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法，允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制（ABAC）。ABAC是一种细粒度的访问管理方法，其中，基于已分配给用户，操作，资源或环境的已定义规则，决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-15 17:47:52
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厌倦了为数百个用户、管理数千个角色的IAM经理和架构师，需要一种更好的方式来控制对企业的访问。传统的基于角色的访问控制方法有很多弱点，遗留用户太多，并且容易受到“角色爆炸”的影响。需要新的方法，允许特定用户在特定时间访问特定内容。通常考虑的第一种解决方案是基于属性的访问控制（ABAC）。ABAC是一种细粒度的访问管理方法，其中，基于已分配给用户，操作，资源或环境的已定义规则，决定批准或拒绝对特定信
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2021-03-16 20:57:48
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Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目。但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼。近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和Hadoop的异同。\\ Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具。但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥。虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100
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2023-09-13 23:39:34
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Vue所提供的一些相对高级的特性，表单操作，自定义指令，计算属性，过滤器，侦听器，生命周期。
表单操作的作用，用于用户的交互，通过表单来进行数据的交互。
基于Vue的表单操作，input单行文本，textarea多行文本，select下拉多选，radio单选框，checkbox多选框。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head
原创
2021-07-16 10:16:28
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# Spark相对于Hadoop的优势
## 引言
在大数据处理领域，Hadoop和Spark都是非常常用的工具。Hadoop是一个分布式计算框架，而Spark是一个基于内存的快速大数据处理引擎。本文将介绍Spark相对于Hadoop的优势，并指导你如何实现相关功能。
## 步骤概述
下面是实现“Spark相对于Hadoop的优势”的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2023-08-31 09:16:09
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（给达达前端加星标，提升前端技能）Vue所提供的一些相对高级的特性，表单操作，自定义指令，计算属性，过滤器，侦听器，生命周期。表单操作的作用，用于用户的交互，通过表单来进行数据的交互。基于Vue的表单操作，inp...
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2020-01-16 08:36:00
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Go（Golang）和Java都是广泛使用的编程语言，但它们在设计理念和应用场景上有显著差异。
1.点云滤波算法 1. 前言 在获取点云数据时，由于设备精度、操作者经验、环境因素等带来的影响，点云数据中将不可避免地出现一些噪声点。实际应用中除了这些测量随机误差产生的噪声点之外，由于受到外界干扰如视线遮挡、障碍物等因素的影响，点云数据中往往存在着一些离主体点云较远的离散点，即离群点。
内存使用量少，几k vs 至少1MB 可增长的分段堆栈 启动时间比线程快 在共享数据结构时避免使用互斥锁 https://medium.com/@kevalpatel2106/why-should-you-learn-go-f607681fad65 非常快速的上下文切换 没有并发问题 选择您的调度程
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2019-07-27 01:12:00
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本文主要介绍Python中，使用NumPy处理数据，相对于传统的Python的list列表的优势，以
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2022-06-02 12:12:39
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高性能：单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端，每秒处理数兆字节的读写操作，Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，而且Kafka支持Batch操作 可扩展：Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群 容错性： Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从...
原创
2022-05-16 09:40:08
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现在的想法是transformer模型建立依赖关系的能力可能是依旧比较差。Transformer 长程依赖的捕获能力是比 RNN 类结构差的。这点在最近 Transformer-XL [1] 的文章中有体现。 可以看的到 Transformer 是比 RNN 有明显差距的。虽然读了这个 RECL 的定义感觉作者有强行定超参拉开两者差距之嫌，但毫无疑问的是 Transformer 确实是最糟糕的，只
FPGA与CPUDSP和GPU的区别FPGA的优势Xilinx的FPGA架构使用CC 来开发FPGA时需要关注的方面 FPGA与CPU、DSP和GPU的区别FPGA是硬件可编程，其他芯片为软件可编程。FPGA具有丰富的硬件计算单元以及分布式并行内存，其他芯片只有非常有限的计算资源，比如CPU只有几个高性能ALU，另外其他芯片一般使用一个共享内存，在任何是有只能进行一次的读或者写操作。FPGA灵活
