【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文
🍋改进模块🍋：StarBlock
🍋解决问题🍋：采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示，使得模型在处理复杂数据时更加有效。
🍋改进优势🍋：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显
🍋适用场景🍋：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型
🍋思路来源🍋：CVPR2024《Rewrite the Stars》
目录
🔔🔔1.设计动机
🍉🍉2.启发来源
🏆🏆3.将StarBlock引入YOLOv12de python代码修改
🍂修改处一
🍂修改处二
🍂修改处三
🍂修改处四
👍👍4.成功训练后的网络结构截图
相关文章：
【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文
🍋改进模块🍋：StarBlock 🍋解决问题🍋：采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示，使得模型在处理复杂数据时更加有效。 🍋改进优势🍋：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显 🍋适用场景🍋：目标检测、语义分割、自然语言处理…...
Android MVI架构模式详解
MVI概念 MVI（Model-View-Intent）是一种Android应用架构模式，旨在通过单向数据流和不可变性来简化应用的状态管理。MVI的核心思想是将用户操作、状态更新和界面渲染分离，确保应用的状态可预测且易于调试。 MVI的核心组件 Model&a…...
Spring AI Alibaba + Ollama：国产大模型DeepSeek LLM的低成本AI应用开发认知
写在前面 官方文档很详细，有开发需求可以直接看文档https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/get-started/博文内容为一个开发Demo，以及API简单认知理解不足小伙伴帮忙指正 😃,生活加油 我看远山，远山悲悯 持续分享技术干货…...
《2025软件测试工程师面试》功能测试篇
什么是功能测试？ 功能测试是通过验证产品功能是否满足用户需求的过程，主要关注软件的功能是否符合需求规格说明，包括软件的各种功能、特性、性能、安全性和易用性等。 功能测试的流程包括哪些步骤？ 需求分析：明确软件需求，确定测试范围。测试计划：制定详细的测试计划，…...
蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-传送阵
题目描述 小蓝在环球旅行时来到了一座古代遗迹，里面并排放置了 n 个传送阵，进入第 i 个传送阵会被传送到第 ai 个传送阵前，并且可以随时选择退出或者继续进入当前传送阵。小蓝为了探寻传送阵中的宝物，需要选择一个传送阵进入&…...
非线性优化--NLopt算法（Android版本和Python示例）
通俗一点来说 非线性优化就是求函数的极值。我们想求一个 函数的极值问题的时候，线性函数是最简单的，因为是线性的嘛，单调增或者单调减，那么找到边界就可以求到极值。例如 f(x)=ax+b。 简单的非线性函数也是很容易求得极值的，例如f(x)=x*x.可以通过求导得到极值点，然后求…...
)
2025-03-06 ffmpeg提取SPS/PPS/SEI ( extradata )
一、需求 在某些情况下，可能需要直接使用H264/H265等原始数据流进行解码，比较常用的udp下的h264/h265。这时需要 av_parser_parse2 来组AVPacket,但对于视频的信息：宽高、格式等，可以根据 AVCodecParserContext 来获取࿰…...
海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践
导读 安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省 17 家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。为了应对海量数据处理需求，安徽省选择 TiDB 作为底层数据库，利用其分布式架构和 HTAP 能力，实现了快速的…...
深入解析 supervision 库：功能、用法与应用案例
1. 引言 在计算机视觉任务中，数据的后处理和可视化是至关重要的环节，尤其是在目标检测、分割、跟踪等任务中。supervision 是一个专门为这些任务提供高效数据处理和可视化支持的 Python 库。本文将深入介绍 supervision 的功能、使用方法，并…...
获取的空索引导致程序崩溃)
【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃
好的，我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时，调用了setItem(4,6,item)，也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目，想知道会有什么后果。…...
从开源大模型工具Ollama存在安全隐患思考企业级大模型应用如何严守安全红线
近日，国家网络安全通报中心通报大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患，引发了广泛关注。Ollama作为一款开源的大模型管理工具，在为用户提供便捷的同时，却因缺乏有效的安全管控机制，存在数据泄露…...
Aws batch task 无法拉取ECR 镜像unable to pull secrets or registry auth 问题排查
AWS batch task使用了自定义镜像，在提作业后出现错误 具体错误是ResourceInitializationError: unable to pull secrets or registry auth: The task cannot pull registry auth from Amazon ECR: There is a connection issue between the task and Amazon ECR. C…...
通用信息抽取大模型PP-UIE开源发布，强化零样本学习与长文本抽取能力，全面适配多场景任务
背景与简介 信息抽取（information extraction）是指，从非结构化或半结构化数据（如自然语言文本）中自动识别、提取并组织出结构化信息。通常包含多个子任务，例如：命名实体识别（NER&am…...
)
基于uniapp的蓝牙打印功能(佳博打印机已测试)
相关步骤 1.蓝牙打印与低功耗打印的区别2.蓝牙打印流程2.1 搜索蓝牙2.2 连接蓝牙 3.连接蓝牙设备4.获取服务5.写入命令源码gbk.jsglobalindex.ts 1.蓝牙打印与低功耗打印的区别 低功耗蓝牙是一种无线、低功耗个人局域网，运行在 2.4 GHz ISM 频段 1、低功耗蓝牙能够…...
【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (15) --Delta Lake 和Data Lake
本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。 本文属于【Azure Databricks】系列。 接上文 【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (14) – 搭建Medallion Architecture part 2 前言 ADB 除了UC 这个概念之外，前面【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (1…...
WPF高级 | WPF 应用程序部署与发布：确保顺利交付到用户手中
WPF高级 | WPF 应用程序部署与发布：确保顺利交付到用户手中 一、前言二、部署与发布基础概念2.1 部署的定义与目的2.2 发布的方式与渠道2.3 部署与发布的关键要素 三、WPF 应用程序打包3.1 使用 Visual Studio 自带的打包工具3.2 使用第三方打包工具 四、发布到不同…...
在 IntelliJ IDEA(2024) 中创建 JAR 包步骤
下是在 IntelliJ IDEA 中创建 JAR 包的详细的步骤： 1. 选择File -> Project Structure->Artifacts， (1)点击➕新建，如下图所示： (2)选择JAR->Empty (3)输入jar包名称，确定输出路径 （4&#…...
【C++】5.4.3 范围for语句
范围for语句基本形式： for(声明变量:序列容器) {循环执行语句; } 其中，“序列容器”是指花括号括起来的初始值列表、数组、vector或者string等类型的对象，主要特点是拥有能返回迭代器的 begin() 和 end() 成员; “声明变量”是一个类似声明…...
达梦数据库备份
达梦数据库联机在线备份操作指南 一、基础条件与准备 开启归档模式: 联机备份必须处于归档模式下，否则无法执行。需通过disql工具执行以下操作： alter database mount; alter database ARCHIVELOG; 例子： [dmdbaserver ~]$ cd /op…...
Linux系统基于ARM平台的LVGL移植
软硬件介绍：Ubuntu 20.04 ARM 和（Cortex-A53架构）开发板 基本原理 LVGL图形库是支持使用Linux系统的Framebuffer帧缓冲设备实现的，如果想要实现在ARM开发板上运行LVGL图形库，那么就需要把LVGL图形库提供的关于帧缓冲设…...
接口测试中缓存处理策略
在接口测试中，缓存处理策略是一个关键环节，直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性，避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明： 一、缓存处理的核…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中，每个页面需要使用ref，onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入，需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...
聊聊 Pulsar：Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台，以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中，Producer（生产者） 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要：设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP（Work-in-Progress）弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中，设立专门的紧急任务通道尤为重要，这能…...
1.3 VSCode安装与环境配置
进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件，然后打开终端，进入下载文件夹，键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化，来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思？
Otsu 是一种自动阈值化方法，用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理，能够自动确定一个阈值，将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
NLP学习路线图（二十三）：长短期记忆网络（LSTM）
在自然语言处理（NLP）领域，我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感，还是实现语言的翻译，都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心，而循环神经网络（RNN） 曾被视为…...
Java多线程实现之Thread类深度解析
Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...
基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划
经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码，实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...