YOLOv9改进策略 ：注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer
💡💡💡本文改进内容： 引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】...
YOLOv9改进策略 ：卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算（RFAConv）
💡💡💡本文改进内容：感受野注意力卷积运算（RFAConv），解决卷积块注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA）只关注空间特征，不能完全解决卷积核参数共享的问题 💡💡💡使用方法：代替YOLOv9中的卷积，使得更加关注感受野注意力，提升性能 💡💡💡RFAConv| 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，有的数据集达到3个点以上 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：...
YoloV8改进策略：BackBone改进|EfficientVMamba（独家原创）
摘要 本文使用EfficientVMamba的主干网络替代YoloV8的主干网络，实现涨点。Mamba是今年比较火的主干网络，使用Mamba改进的论文比较容易被顶会接收，如果有发论文的同学，非常推荐使用。 论文：《EfficientVMamba：轻量级视觉Mamba的空洞选择性扫描》 https://arxiv.org/pdf/2403.09977.pdf 先前的轻量级模型开发努力主要集中在基于CN...
解释器模式构建风控策略的应用
文章目录 一、解释器模式在构建交易逻辑的优点二、解释器模式构建净值风控举例 一、解释器模式在构建交易逻辑的优点 易于理解和扩展：解释器模式将特定领域的问题分解为一系列可管理的规则或语法，并为每条规则创建一个解释器。这使得代码结构更清晰，易于理解和扩展。灵活性：解释器模式提供了一种灵活且可扩展的方式来处理和解释复杂的语言结构。通过定义不同的解释器，可以根据需求灵活地组合和调整规则，以满足不同的交易逻辑...
YOLOv9改进策略 ：主干优化 | ConvNeXtV2：适应自监督学习，让 CNN “再一次强大”？
💡💡💡本文改进内容：完全卷积掩码自编码器框架 ConvNeXt V2，它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能，包括ImageNet分类，COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型，从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。 改进结构图如下...
Redis--缓存常用的 3 种读写策略
rite Through Pattern 中服务端把 cache 视为主要数据存储，从中读取数据并将数据写入其中。cache 服务负责将此数据读取和写入 db，从而减轻了应用程序的职责。 这种缓存读写策略小伙伴们应该也发现了在平时在开发过程中非常少见。抛去性能方面的影响，大概率是因为我们经常使用的分布式缓存 Redis 并没有提供 cache 将数据写入 db 的功能。 写（Write Through...
Electron 应用性能优化策略大全
Electron 应用性能优化策略大全 资源优化渲染进程分离资源压缩与缓存动态资源按需加载 预加载内存管理与资源释放内存管理管理渲染进程内存主进程内存优化GPU内存优化 资源释放 垃圾回收与代码分割利用 V8 引擎优化内存回收代码分割与动态导入 启动优化离线资源缓存与服务端推送代码级优化主进程与 Renderer 进程通信优化多线程架构与负载均衡 Electron 以其跨平台、统一开发环境的优势吸引...
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt
前言 此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养...
优化大型语言模型表现的策略与方法
存在，已经成为了一个璀璨的明星。这些模型的强大之处在于它们能够处理各种语言任务，比如写作、翻译和提问等。但是，想要让这些模型发挥出最大的作用，我们需要掌握一些技巧来提升它们的表现。本文将介绍一些实用的策略。 一、明确你的需求 在与语言模型的互动过程中，我们需要详细地阐述任务和要求。由于这些模型不具备读心能力，因此我们需要提供充足的信息，以便模型能够理解我们的需求并给出相关的答案。例如，在生成一篇关于人...
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
💡💡💡本文独家改进：基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁...