導(dǎo)讀 通過(guò)本篇文章，你可以了解到從傳統(tǒng)自建Spark架構(gòu)升級(jí)到新一代湖倉(cāng)架構(gòu)的顯著業(yè)務(wù)價(jià)值和輕便的實(shí)現(xiàn)過(guò)程: 云器Lakehouse引擎直接嵌入客戶已有數(shù)據(jù)湖，免除數(shù)據(jù)搬遷，直接接入元數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一元數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層次，實(shí)現(xiàn)不搬…

YOLOv8 Focal-EIoU聚焦高質(zhì)量框回歸 在工業(yè)質(zhì)檢線上，一臺(tái)攝像頭正高速掃描流過(guò)的產(chǎn)品板卡——微小的焊點(diǎn)缺陷只有幾個(gè)像素大小，傳統(tǒng)檢測(cè)模型頻頻漏檢；而在城市交通監(jiān)控中，高空俯拍畫面里密集排列的車輛相互遮擋，邊界框…

YOLOv8中的深度可分離卷積：輕量化目標(biāo)檢測(cè)的工程實(shí)踐 在智能安防攝像頭、無(wú)人機(jī)避障系統(tǒng)或工業(yè)質(zhì)檢流水線上，我們常常面臨一個(gè)共同挑戰(zhàn)：如何在有限算力的邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高幀率、低延遲的目標(biāo)檢測(cè)？傳統(tǒng)模型如YOLOv5雖然精度出色&am…

YOLOv8 與 YOLACT 實(shí)時(shí)實(shí)例分割集成方案 在自動(dòng)駕駛、工業(yè)質(zhì)檢和智能機(jī)器人等前沿應(yīng)用中，系統(tǒng)不僅需要“看到”物體，更要“理解”它們的精確輪廓。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)提供的邊界框已無(wú)法滿足對(duì)像素級(jí)語(yǔ)義信息的需求，實(shí)例分割因此成為關(guān)鍵突破口。然…

YOLOv8 UPSampling偽標(biāo)簽質(zhì)量提升方法 在工業(yè)質(zhì)檢、智能安防等現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，目標(biāo)檢測(cè)模型的性能往往受限于高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)的稀缺。盡管YOLOv8憑借其高效架構(gòu)成為主流選擇，但面對(duì)大量未標(biāo)注圖像時(shí)，如何低成本挖掘有效監(jiān)督信號(hào)仍是工程落地的關(guān)鍵…

云器科技與2024年末發(fā)布TPC-DS基準(zhǔn)測(cè)試報(bào)告：性能超Spark十倍。 在今年1月舉行的GA產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，CTO關(guān)濤首次系統(tǒng)解讀了此前發(fā)布的性能測(cè)試報(bào)告，詳細(xì)闡釋了云器Lakehouse引擎如何實(shí)現(xiàn)“10倍”的技術(shù)路徑。 本報(bào)道對(duì)云器的技術(shù)解讀進(jìn)行總結(jié)呈…

📖目錄前言：你寫的List，真的“安全”嗎？1. 翻車現(xiàn)場(chǎng)：ArrayList 在并發(fā)下的三種“死法”1.1 三種典型現(xiàn)象（大白話解釋）2. 源碼深挖：為什么 ArrayList 會(huì)翻車？3. 2025 年線…

智能農(nóng)業(yè)的「AI場(chǎng)景師」：提示工程架構(gòu)師用上下文工程賦予AI農(nóng)田認(rèn)知能力 一、引言：為什么AI還沒學(xué)會(huì)「看」農(nóng)田？ 清晨五點(diǎn)，山東濟(jì)寧的麥農(nóng)老張蹲在田埂上，捏著一片帶褐色斑點(diǎn)的小麥葉發(fā)愁——這片葉子的霉層是赤霉病…