《青少年成长管理2024》090 “目标计划：制定目标”6_6
《青少年成长管理2024》090 “目标计划：制定目标”6_6 六、时间预算（一）期间时间计算（二）阶段时间计算（三）成长期总时间预算 七、总体原则（一）幸福生活，快乐成长（二）全时计划，层次分明（三）谦虚谨慎，遵章守纪 六、时间预算 （一）期间时间计算 青少年在一年中的时间分配，可以根据教育制度和假期安排，大致划分为上学期、下学期、暑假和寒假四个主要时期。以下是一个理想化的时间分配方案，具体数值可...
【优选算法】——Leetcode——LCR 179. 查找总价格为目标值的两个商品
-对撞指针）： 1.算法思路： 2.图解 3.代码实现 1.C语言 2.C++ 1.题目 LCR 179. 查找总价格为目标值的两个商品 购物车内的商品价格按照升序记录于数组 price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是 target。若存在多种情况，返回任一结果即可。 示例 1： 输入：price = [3, 9...
常用目标检测算法介绍
目录 1. 常用目标检测算法 2. R-CNN 模型 3. Fast R-CNN 模型 4. Faster R-CNN 模型 5. SSD 模型 1. 常用目标检测算法 在深度学习框架下，目标检测方法通常涉及图像定位和分类两个关键方面。有两种主要的解决方法：一种是一阶（one-stage）回归型目标检测算法，其中以YOLO系列算法为代表，它主要通过对输入图像进行定位回归和目标检测，最终...
图像融合-下游任务（目标检测、实例分割、深度估计、局部区域细节放大）
下游任务： 采用目标检测、实例分割和深度估计的下游任务来验证图像融合结果质量。 文章目录 下游任务： 1.目标检测 2.实例分割 3.深度估计 局部细节放大工具 Update 1.目标检测 YOLOv8：https://github.com/ultralytics/ultralytics 可选择的模型类型如下所示，代码示例选择的是YOLOv8n： 代码-main.py """Author: Yid...
单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 单目标问题的FW烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA。最后将FW，GA，PSO三种优化算法的优化收敛曲线进行对比。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .................................
基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于EO平衡优化器算法的目标函数最优值求解matlab仿真。提供九个测试函数，分别对九个测试函数仿真输出最优解以及对应的优化收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ..............................
Matlab|基于多目标粒子群算法的微电网优化调度
目录 1 主要内容 2 部分代码 3 效果图 4 下载链接 1 主要内容 本程序为《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度》-王金全文章的方法复现，考虑因素较文章复杂，除了考虑基本机组、储能等的出力，还考虑了弃风和弃光，很值得大家学习参考！针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究，在满足系统约束条件下，建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费...
Yolov8目标检测——在Android上部署Yolov8 tflite模型
1. 简介 YOLOv8 是一种用于目标检测的深度学习模型，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一。YOLO 系列因其高效和准确性而在计算机视觉领域非常受欢迎，特别是在需要实时目标检测的应用中，如视频监控、自动驾驶汽车、机器人视觉等。 以下是 YOLOv8 的一些关键特点： 实时性能：YOLOv8 旨在提供实时目标检测，即使在资源受限的设备上也能快速运行。准确性：Y...
Yolov8项目实践——基于yolov8与OpenCV实现目标物体运动热力图
动物体，然后将这些信息累积起来，形成热力图。可以有效地突出显示物体运动的高频区域，帮助研究者或分析师更好地理解物体的运动模式，但传统的计算机视觉图像处理在一些场景变化比较的情况下，性能并不理想。 在多目标跟踪（MOT）领域，Tracking-by-detection它可以依赖于目标检测器来识别视频中的每个目标，然后使用跟踪算法来关联检测结果，形成目标的连续轨迹。这种方法的关键在于如何有效地关联来自不同...
HCF-Net:用于红外小目标检测的分层上下文融合网络
摘要 红外小目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及在红外图像中识别和定位微小物体，这些物体通常仅包含几个像素。然而，由于物体尺寸极小以及红外图像中通常复杂的背景，这项任务面临困难。在本文中，我们提出了一种深度学习方法 HCF-Net，通过多个实用模块显著提高了红外小目标检测的性能。具体来说，它包括并行补丁感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性集成（DASI）模块和多空洞通道细化器（MDCR）模块...