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Spring | 一文带你掌握IOC技术
本文深入讲解了Spring中的IOC控制反转技术和DI依赖注入技术
python实现图书管理系统(带gui)
利用python实现了简单的图书管理系统
可变形卷积（DCN）
ICCV 2017的一篇文章。可变形卷积（DCN）的原理和实现
手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分 - 最新版本（二）
YOLO科研Trick改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
Ubuntu20.04部署yolov5目标检测算法，无人车/无人机应用
FireFlyRK3588开发板上烧录的Ubuntu20.04系统，在此基础上线部署下简单的Python版本yolov5代码，目前博主已全部转为C++版本了，并且转化了pt模型为rknn模型，调用npu进行推理，效果和速度都比原先Python代码好很多。本篇主要介绍如何部署和运行yolov5目标检测
基于yolov5的目标检测和单目测距
快速入门基于yolov5的目标检测和单目测距
神经网络加上注意力机制，精度不升反降？
明明人家论文里都证实了显著涨点的，到我这咋就不行了呢？
YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck
3、修改配置文件，将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ，C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv，C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数，将类名加入进去，注意有
YOLOv7（目标检测）入门教程详解---环境安装
零基础入门yolov7 从环境安装到推理训练，再到c++实现yolov7
ECA 注意力模块 原理分析与代码实现
本文介绍ECA注意力模块，它是在ECA-Net中提出的，ECA-Net是2020 CVPR中的论文；ECA模块可以被用于CV模型中，能提取模型精度，所以给大家介绍一下它的原理，设计思路，代码实现，如何应用在模型中。它是一种通道注意力模块。
Anaconda安装与Python虚拟环境配置保姆级图文教程(附速查字典)
Python固然通俗优雅，适合新手入门，但其有两个痛点：依赖网复杂、包管理混乱，为了更好地管理Python库，引入Anaconda。本文介绍Anaconda全套配置流程与工作中常用的命令速查表，提升开发效率
无人驾驶路径规划（一）全局路径规划 - RRT算法原理及实现
前言：由于后续可能要做一些无人驾驶相关的项目和实验，所以这段时间学习一些路径规划算法并自己编写了matlab程序进行仿真。开启这个系列是对自己学习内容的一个总结，也希望能够和优秀的前辈们多学习经验。一、无人驾驶路径规划众所周知，无人驾驶大致可以分为三个方面的工作：感知，决策及控制。路径规划是感知和控
手把手教你用UNet做医学图像分割系统
兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
YOLOV7改进--添加CBAM注意力机制
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型大家好，这里是肆十二（dejahu），好几个月没有更新了，这两天看了一下关注量，突然多了1k多个朋友关注，想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列，并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了，那我直接就是一波更新。这期的内
计算机视觉项目-人脸识别与检测
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。人脸检测是从获取的图像中去除干扰，提取人脸信息，获取人脸图像位置，检测的成功率主要受图像质量，光线强弱和遮挡等因素影响。下图是整个人脸检测过程。
机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
目录走进XGBoost什么是XGBoost？XGBoost树的定义XGBoost核心算法正则项：树的复杂程度XGBoost与GBDT有什么不同XGBoost需要注意的点XGBoost重要参数详解调参步骤及思想XGBoost代码案例相关性分析n_estimators（学习曲线）max_depth（学习
Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）
新版小白式手把手完整无坑版教程。从安装yolov5、视频转图片、标注图片开始，到详细说明如何训练自己的数据集，训练时间、出现的多种问题说明、训练可视化、检测效果。
python实现AES加密
目录1.AES加密2.需要导入的模块3.定义好全局变量4.编写加密函数5.将密文解密6.完整代码1.AES加密AES的区块长度固定为128 比特，密钥长度则可以是128，192或256比特；AES有多种加密模式，其中CBC分组模式是SSL、IPSec的标准。使用CBC加密模式时需要提前给出一段初始化
dirsearch使用教程（Windows版本）
dirsearch的简单使用教程（win版）