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安装OpenStack queens版
安装OpenStack 部署基本环境修改网卡名取消防火墙开机自启和NetworkManager关闭SeLinux使用packstack一键部署OpenStack安装yum源调整仓库配置文件变量升级内核和安装软件包一键部署OpenStack生成网桥配置文件验证查看密码及登录部署基本环境
修改网卡名
vim /etc/default/gr…
EightQueens JUnit测试用例
慕测得分 总结
本题的Node是整个搜索空间。
遗传得分越高，说明当前的棋盘皇后之间的冲突越多。
爬山算法和模拟退火算法都是在解空间内寻找遗传得分更小的棋盘状态，但不保证找到为0的最优解。
缺陷
我感觉我断言写少了。
代码
package net.mooctest;import static org…
OpenStack手动分布式部署Keystone【Queens版】
目录 Keystone简介
1、登录数据库配置（在controller执行）
1.1登录数据库 1.2数据库里创建keystone 1.3授权对keystone数据库的正确访问 1.4退出数据库
2、数据库导入Keystone表（在controller执行） 2.1安装httpd mod_wsgi 2.2备…
OpenStack手动分布式部署Nova【Queens版】
目录
Nove简介：
1、登录数据库配置（在controller执行） 1.1登录数据库 1.2数据库里创建nova-api 1.3数据库登录授权 1.4创建nova用户 1.5添加admin用户为nova用户 1.6创建nova服务端点 1.7创建compute API 服务端点 1.8创建一个placement服务…
OpenStack手动分布式部署环境准备【Queens版】
目录
1、基础环境准备（所有节点执行） 1.1关闭防火墙 1.2关闭selinux 1.3修改主机名 1.4安装ntp时间服务器 1.5修改域名解析 1.6添加yum源 1.7更新软件包 1.8安装openstack client端 1.9安装openstack-selinux
2、数据库安装配置(controller节点执行) …
The N-Queens Problem（python）
1.问题简介 The N-Queens Problem是在数学和计算机科学领域的一个经典问题。它要求我们将n枚皇后的棋子放置到一个n x n的国际象棋棋盘上，并且每一个棋子都不会攻击到其它的棋子。如果有两枚棋子在同一行，同一列或者一条对角线上，那么它们就能…
OpenStack Queens版搭建详解
目录 OpenStack Queens版搭建详解
1.基础环境配置
1.2 节点网络规划
1.3 关闭防火墙
1.4 配置yum源
1.5 配置节点IP
1.6 配置主机名
1.7 配置主机名解析(hosts)
1.8 配置NTP服务
2.安装基础软件包
2.1 安装OpenStack软件包
2.2 安装mariadb数据库
2.3 安装RabbitMQ…
虚拟机上利用OpenStack搭建私有云（queens）
OpenStack项目主要提供：计算服务、存储服务、镜像服务、网络服务，均依赖于身份认证keystone的支撑。其中的每个项目可以拆开部署，同一项目也可以部署在多台物理机上，并且每个服务都提供了应用接口程序（API）…
色彩调整之灰度、替换、深褐色、CGA滤镜
GPUImageGrayscaleFilter
灰度滤镜。获取图片的灰度图方法有很多种，常见的有平均值法、心理学法、去饱和法、分解法、单一通道法等。
平均值法 G r e y ( R e d G r e e n B l u e ) / 3 Grey (Red Green Blue) / 3 Grey(RedGreenBlue)/3心理学法 G r e y…
【人工智能系列 - 智能硬件 - 09】趋向型CGA算法
CGA算法使用概率变量表示染色体种群，这一突出的优点使得它能够高效地通过硬件得以实现。
然而，在处理复杂问题时，它的执行效率却往往无法达到实际应用的要求。
针对这一弱点，在对标准CGA进行了深入分析与研究后，提出…
+SPDConv卷积魔改，助力遥感检测（2）)
基于YOLOv8的遥感小目标车辆检测，加入一种基于内容引导注意力(CGA)+SPDConv卷积魔改，助力遥感检测（2）
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了遥感小目标车辆检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
💡💡💡加入 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方…
的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大)
YOLOv5独家原创改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟YOLOv5结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
的混合融合， IEEE TIP 2024 浙大)
YOLOv8独家改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合， IEEE TIP 2024 浙大
🚀🚀🚀本文改进内容：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。 🚀🚀🚀适用性强，适用于小目标，低对比度场景，缺陷检测类项目涨点明显 🚀🚀🚀如何跟YOLOv8结合：将backbone和neck的特征融合，改…
的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大)
YOLOv7独家原创改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟YOLOv7结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
的混合融合方案，助力遥感检测（1）)
基于YOLOv8的遥感小目标车辆检测，加入一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，助力遥感检测（1）
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了遥感小目标车辆检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。
💡💡💡加入 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方…
二、显卡驱动--CGA设置
在之前的博客上说过地址空间并不是全部映射到内存上，还有一些外部设备，IA手册上的1MB以下地址空间分布如下图所示。 我们都知道CPU访问外设有两种方式：IO与内存统一编址 和IO与内存独立编址，一般来说，外设中控制读写的端口都是独立编址，即用in/out指令控制，而外设中的存…
的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大)
Yolov8-pose关键点检测： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
💡💡💡创新点：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。
💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟YOLOv8结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
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RT-DETR算法优化改进： 特征融合创新 | 一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大
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💡💡💡在多个数据集实现暴力涨点，适用于小目标，低对比度场景 💡💡💡如何跟RT-DETR结合：魔改neck进行特征融合，增强各个尺度的特征提…
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🚀🚀🚀本文改进内容：提出了一种基于内容引导注意力(CGA)的混合融合方案，将编码器部分的低级特征与相应的高级特征有效融合。 🚀🚀🚀适用性强，适用于小目标，低对比度场景，缺陷检测类项目涨点明显 🚀🚀🚀如何跟YOLOv8结合：将backbone和neck的特征融合，改…
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