View Post嵌入式組件及其一些思考嵌入式開發(fā)中常用的軟件組件/設(shè)計模式有哪些？ 嵌入式開發(fā)中常用的軟件組件和設(shè)計模式非常豐富，以下是系統(tǒng)性的分類總結(jié)： 一、核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組件 環(huán)形緩沖區(qū) (Ring Buffer/Circular B…

YOLOv5添加注意力機制：基于PyTorch的改進實現(xiàn) 在目標(biāo)檢測的實際應(yīng)用中，我們常常會遇到這樣的問題：模型對小目標(biāo)漏檢嚴(yán)重、在復(fù)雜背景下的誤檢率高、遮擋物體識別能力弱。盡管YOLOv5已經(jīng)具備出色的實時性和精度平衡，但在工業(yè)質(zhì)檢、…

文章目錄Thread的睡眠與謙讓：為什么它們是靜態(tài)方法？引言：線程的基本操作第一部分：靜態(tài)方法的特點第二部分：為什么sleep()是靜態(tài)的1. sleep()的作用范圍2. 靜態(tài)方法的適用性3. JVM的實現(xiàn)細(xì)節(jié)第三部分：為什么…

如何選擇合適的CUDA版本？PyTorch-v2.8適配性全面評測 在深度學(xué)習(xí)項目中，最讓人頭疼的往往不是模型設(shè)計或訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，而是環(huán)境搭建——尤其是當(dāng)你的代碼寫好了、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就緒，卻因為“torch.cuda.is_available() 返回 False”而卡住時…

YOLOv11論文解讀：創(chuàng)新點與PyTorch代碼復(fù)現(xiàn)可能性 在計算機視覺領(lǐng)域，目標(biāo)檢測的演進速度令人矚目。從早期兩階段模型到Y(jié)OLO系列開創(chuàng)的“單次推理”范式，實時性與精度的邊界不斷被突破。近年來，盡管Ultralytics官方尚未發(fā)布YOLOv11&…

給定一個 \(n\) 個點 \(m\) 條邊的簡單無向圖 \(G\)，你需要為每條邊染 \(1\) 到 \(k\) 中的一種顏色。 我們定義一次操作為，選擇 \(G\) 中的一個簡單環(huán)，將環(huán)上的邊進行循環(huán)移動。 定義 \(G_1\) 與 \(G_2\) 本質(zhì)相同…

鴻蒙 3200 萬設(shè)備背后：2026 生態(tài) “深耕年” 的 3 大機遇與挑戰(zhàn) 2025年12月，華為終端BG CEO何剛在新品發(fā)布會上拋出重磅數(shù)據(jù)：搭載HarmonyOS 5與HarmonyOS 6的終端設(shè)備已突破3200萬臺，從7月的1000萬臺到如今的3200萬臺，…

手搓Transformer import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math# --- 1. 位置編碼 (Positional Encoding) --- # 算法邏輯：Transformer 拋棄了 RNN 的序列結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致模型無法感知詞語的順序。 # 這里使用不同頻率的正…