多目標(biāo)人工禿鷲優(yōu)化算法（MATLAB源碼分享，智能優(yōu)化算法） 提出了一種多目標(biāo)版本的人工禿鷲優(yōu)化算法（AVOA），用于多目標(biāo)優(yōu)化問題。 AVOA的靈感來源于非洲禿鷲的生活方式。 檔案、網(wǎng)格和領(lǐng)導(dǎo)者選擇機制用于開發(fā)M…

一、學(xué)期回顧 1. 初期的想象 最初的課程目標(biāo)與期待 軟件工程實踐我個人認(rèn)為或許是本科階段中比較貼近未來企業(yè)開發(fā)崗的一門課，能夠?qū)W習(xí)到軟件開發(fā)的整體流程，多人團(tuán)隊協(xié)作，編碼層面的高級抽象。當(dāng)時的想法是，學(xué)習(xí)了…

YOLO目標(biāo)檢測入門教程：手把手教你配置第一塊GPU 在智能制造車間里，一臺工業(yè)相機正以每秒30幀的速度掃描流水線上的產(chǎn)品。系統(tǒng)需要在毫秒級時間內(nèi)判斷每個工件是否存在缺陷，并實時觸發(fā)分揀機制——這正是現(xiàn)代AI視覺系統(tǒng)的典型場景。而支撐這一…

YOLO目標(biāo)檢測中的多模態(tài)融合：結(jié)合雷達(dá)與視覺數(shù)據(jù) 在城市主干道的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，一場暴雨讓攝像頭畫面變得模糊不清。行人輪廓被雨幕遮蔽，車輛尾燈在濕滑路面上拉出長長的光暈——這樣的場景下，純視覺的目標(biāo)檢測算法往往陷入…

YOLO目標(biāo)檢測服務(wù)支持OAuth2認(rèn)證，GPU資源受控訪問 在智能制造車間的邊緣服務(wù)器上，一個實時視頻流正被持續(xù)送入AI模型進(jìn)行缺陷檢測。與此同時，遠(yuǎn)程運維團(tuán)隊試圖通過API調(diào)用查看設(shè)備狀態(tài)，而第三方合作伙伴也想接入部分視覺能力——如…

YOLO模型參數(shù)量不大，為何訓(xùn)練仍需高端GPU？ 在工業(yè)質(zhì)檢線上，一臺搭載Jetson AGX Xavier的檢測設(shè)備正以每秒30幀的速度識別PCB板上的焊點缺陷——它運行的是一個僅300萬參數(shù)的YOLOv8n模型。而在數(shù)百公里外的數(shù)據(jù)中心，四塊NVIDIA A1…

那臺NAS安靜地躺在角落，指示燈規(guī)律地閃爍，像一座微型的賽博佛龕。我每天從它身邊經(jīng)過，卻很少再俯身查看——但我清楚地知道，它就在那里。深夜，購物車?yán)锏牧慵M合出無數(shù)種可能，CPU的型號字母在屏幕上閃爍如…

YOLO模型灰度發(fā)布中的輿情監(jiān)控實踐 在智能制造工廠的夜班巡檢中，AI攝像頭突然頻繁報警“未佩戴安全帽”，可現(xiàn)場工人明明都戴著。運維人員翻查日志卻發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)置信度高達(dá)0.9以上——這正是一個典型的模型上線后“理論指標(biāo)完美、實際體驗崩壞”的案例。 這類…