對數(shù)據(jù)進行分析1、正常的單詞進行單詞計數(shù) 2、特殊字符統(tǒng)計出現(xiàn)多少個 from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.storagelevel import StorageLevel from defs import context_jieba from defs impo…

?前言 本文介紹了將自注意力和卷積技術(shù)相結(jié)合的ACmix模型及其在YOLO26中的結(jié)合應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)自注意力和卷積存在強烈基礎(chǔ)關(guān)系，大部分計算使用相同操作，且第一階段計算復(fù)雜度占主導(dǎo)。ACmix通過將傳統(tǒng)卷積和自注意力…

?# 前言# 前言 本文介紹了將雙坐標(biāo)注意力特征提?。―CAFE）模塊與YOLO26相結(jié)合的方法。DCAFE模塊采用“并行坐標(biāo)注意力+雙池化融合”設(shè)計，通過平均池化和最大池化并行支路捕獲特征，經(jīng)通道自適應(yīng)調(diào)整生成注意力權(quán)重…

?# 前言# 前言 本文介紹了內(nèi)容感知Token聚合網(wǎng)絡(luò)（CATANet）中的局部區(qū)域自注意力（LRSA）模塊在YOLO26中的結(jié)合?；赥ransformer的圖像超分辨率方法存在計算復(fù)雜度高、捕捉長距離依賴能力受限等問題。LRSA作為CAT…

?# 前言# 前言 本文介紹了高效判別頻域前饋網(wǎng)絡(luò)（EDFFN），并將其集成到Y(jié)OLO26中。EDFFN是為解決圖像復(fù)原中局部信息表征不足和頻域計算成本過高問題而提出的。傳統(tǒng)方法存在SSM全局信息偏向性和頻域FFN高計算成本的…

本文介紹了多尺度線性注意力機制MSLA，并將其集成進YOLO26?，F(xiàn)有基于CNN和Transformer的醫(yī)學(xué)圖像分割方法存在局限性，為解決這些問題，我們提出了MSLAU-Net架構(gòu)，其中MSLA通過并行多尺度特征提取和低復(fù)雜度線性注意力…

目錄游泳館管理系統(tǒng)開題報告簡介系統(tǒng)核心功能模塊技術(shù)架構(gòu)設(shè)計創(chuàng)新特色設(shè)計預(yù)期實施效果項目技術(shù)支持可定制開發(fā)之功能亮點源碼獲取詳細視頻演示 ：文章底部獲取博主聯(lián)系方式！同行可合作游泳館管理系統(tǒng)開題報告簡介 游泳館管理系統(tǒng)是針對游泳館日常運營需…

在AI助手日益融入用戶日常決策的今天，字節(jié)跳動推出的 豆包（Doubao） 正成為不可忽視的信息入口。無論是尋找本地服務(wù)、對比軟件工具，還是了解消費產(chǎn)品，越來越多用戶選擇直接向豆包提問。 然而，一個現(xiàn)實擺在企業(yè)面…