相关文章
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…
的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大)
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
💡💡💡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RT-DETR结合：魔改neck进行特征融合，增强各个尺度的特征提…
的混合融合， IEEE TIP 2024 浙大)
YOLOv8-Seg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…
CityEngine -- CGA语法学习
1、建模规则分为四类：标准规则、参数规则、条件规则与随机规则；将这些规则整合为函数，形成各类操作函数，常见的函数有：
extrude （挤拉） split（分割） comp（拆…
的混合融合，实现暴力涨点 | IEEE TIP 2024 浙大)
YOLO11涨点优化：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YOLO11结合：将backbone和neck的特征融合，改进结构图如下…
的混合融合助力缺陷检测（一）)
基于YOLOv10的光伏板缺陷检测算法，加入一种新颖的基于内容引导注意力(CGA)的混合融合助力缺陷检测（一）
💡💡💡本文内容：针对基基于YOLOv10的光伏板缺陷检测算法进行性能提升，加入各个创新点做验证性试验。 💡💡💡一种新颖的基于内容引导注意力(CGA)的混合融合，IEEE TIP 2024…
CityEngine实践——常用cga文件解析系列（1）
ESRI发布了CityEngine2024.1版本，在以往的基础上增加了很多新的功能，而其核心的cga也增强了inline编辑。 打算做一个系列的技术博客，主要就是针对ESRI.lib和最新的Example_VCGA_Playground__2024_1中的cga文件的用法进行一个记录，…
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