Java的包:提高代码可维护性和可扩展性的神器
目录 🍔 一、包名 🧆 二、类的导入 🥘 三、静态导入 🥘 四、在包中增加类 🍱 五、包访问、类路径及设置类路径 Java允许使用包(package)将类组织在一个集合中。借助包可以方便地组织你的代码,并将你自己的代码与其他人提供的代码库分开 🍔 一、包名 包名是Java中唯一的标识符,它是一个由小写字母、数字和下划线组成的字符串,每个包名都是唯一的。包名的命名规范是...
首发Yolov8涨点神器:华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测,实现暴力涨点
强烈推荐:博主多个数据集亲测有效,实现暴力涨点,可快速迁移到论文创新性十足,刚新鲜出炉的论文,华为诺亚共同提出!!! 1.VanillaNet 论文:https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet,以极简主义的设计为理念,网络中仅仅包含最简单的卷积计算,去掉了残差和注意力模块,...
Yolov8涨点神器:注意力机制---多头上下文集成(Context Aggregation)的广义构建模块,助力小目标检测,暴力涨点
🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 2.Context Aggregation介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2106.01401 仅需22M参数量,所提CONTAINER在ImageNet数据集取得了82.7%的的top1精度,以2....
Yolov5涨点神器:RIFormerBlock助力检测|CVPR2023|RIFormer:无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构
1.RIFormer介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf 本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无Token Mixer的架构体系。紧接着,作者改进了学习架构以打破无Token Mixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后,本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干,此外它还具有高推理...
Python网页开发神器fac 0.2.9、fuc 0.1.29新版本更新内容介绍
大家好我是费老师,由我开源维护的Python网页开发相关组件库fac和fuc分别更新到了0.2.9版本和0.1.29版本,本文就将为大家介绍它们在各自新版本中的更新内容😉,使用下面的命令将它们快速更新至最新版本:pip install feffery-utils-components feffery-antd-components -U -i https://mirrors.aliyun.co...
涨点神器:基于Yolov8的SPD-Conv,低分辨率图像和小物体涨点明显
1.论文简介 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf github:SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub 摘要:卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而,当图像分辨率较低或物体较小时,它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设...
Python网页应用开发神器fac 0.2.6版本重要新功能一览
大家好我是费老师,距离我的开源Python网页应用通用组件库fac的0.2.0版本发布已过去半个多月的时间,在国内外众多fac用户的反馈建议下,经过高强度的优化和功能更新,目前fac已经更新到0.2.6版本,且在这最近一个小版本的更新中新增了一些颇为实用的高级功能,可以帮助我们打造更强大的现代化网页应用,今天的文章我们就来快速浏览其中重要的一些特性。 1 树节点支持自定义右键菜单从0.2....
如何玩转国产神器:接口一体化协作平台Apifox!
前言:Apifox是什么?简介: 简单来说,Apifox = swagger + mock + postman+Jmeter,是API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试一体化协作平台。可以把接口开发过程中各角色的工作,例api设计者、后端开发、前端开发、测试人员协同到一个Apifox平台完成。 工具使用界面的各个功能都直接提供“使用帮助文档”的快捷入口,同时也提供了演示项目来...
涨点神器:卷积变体DCNV2引入Yolov5/Yolov7,助力涨点
1.DCN V2介绍 DCN V2: Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems 论文:https://arxiv.org/abs/2008.13535 作者通过在DCN的基础上,增加了2个创新点,分别是调制模块和使用多个调制后的DCN模块,从形成了DCN的升级...
涨点神器:Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage:注入新机制,扩展DCNv3,助力涨点,COCO新纪录65.4mAP!
1.InternImage介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2211.05778 代码:GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 理论...