优快云博客-专业IT技术发表平台

推荐付费专栏 VIP文章

设备健康管理的战略升维：用预测性维护重构企业竞争力某重型装备制造厂的案例揭示了典型多米诺效应：传动系统突发故障导致36小时停产，触发订单违约金（合约金额的9%）、紧急空运备件（溢价220%）、良品率骤降28%。通过振动频谱分析捕获机械疲劳特征，结合温度场重构技术定位异常热源，同步电流谐波监测识别电气负载异常，形成设备健康的立体评估模型。当中讯烛龙系统将振动传感器的时域特征转化为剩余使用寿命预测值，当温度梯度数据映射为备件采购订单，维护部门便完成了从“故障消防队”到“价值创造者”的蜕变。价值：将维护成本压缩至设备总值2%-4%，提升设备可用率至95%+

阅读 1.3k

6赞

Vue-1-前端框架Vue基础入门之一 Vue是一套用于构建用户界面的前端框架。(1)数据驱动视图。(2)双向数据绑定。(3)MVVM。① 内容渲染指令{{}}② 属性绑定指令v-bind③ 事件绑定指令v-on④ 双向绑定指令v-model⑤ 条件渲染指令v-if⑥ 列表渲染指令v-for。

阅读 376

2赞

基于 PyTorch 的 VGG16 深度学习人脸识别检测系统的实现+ui界面本文介绍了一个基于PyTorch的VGG16深度学习人脸识别检测系统。主要内容包括：1) 数据准备，使用ImageFolder加载人脸数据集并进行标准化处理；2) 模型定义，加载预训练VGG16并修改全连接层以适应分类任务；3) 训练与评估，使用交叉熵损失和Adam优化器进行模型训练；4) 可视化UI界面，通过PyQt5构建GUI应用支持图片加载和实时预测。该系统支持GPU加速训练，可实现人脸分类功能，并提供了完整的代码实现方案。

阅读 335

4赞

从 iPhone 备份照片：保存iPhone图片的5种方法随着智能手机越来越融入我们的生活，我们的照片已成为我们设备上最有价值的数据形式之一。然而，iPhone内部存储空间仍然有限，因此我们需要将iPhone中的照片备份到另一个地方，以释放空间并确保珍贵的图像记忆的安全。阅读本指南，了解 5 种方法。然后您就可以轻松备份您的 iPhone 照片。保护 iPhone 上存储的照片至关重要，备份 iPhone 照片的最佳方法之一是使用iReaShare iPhone Manager 。此桌面应用程序允许您在预览iPhone 照片后有选择地传输它们。它还支持在计算机上一

阅读 836

8赞

沐知全栈开发

MongoDB $type 操作符详解 Type 操作符是 MongoDB 中的一种查询操作符，用于根据字段的数据类型来筛选文档。它主要用于查询特定字段的数据类型，例如字符串、数字、日期等。MongoDB 的 $type 操作符是一个非常有用的查询操作符，它允许用户根据字段的数据类型来查询文档。在实际应用中，合理使用 $type 操作符可以大大提高查询效率，降低查询复杂度。本文详细介绍了 $type 操作符的用法、注意事项以及示例，希望对您有所帮助。

阅读 204

4赞

【深度学习】14. DL在CV中的应用章：目标检测: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, MASK R-CNN DL在CV中的应用章：目标检测: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, MASK R-CNN

阅读 954

16赞

前端面试真题（第一集）前端高频面试真题：跨域问题及解决方法，vue组件间通信方式，微信小程序生命周期，微信小程序授权登录流程，防抖与节流。

阅读 640

9赞

【Doris基础】Apache Doris中的Coordinator节点作用详解通过深入了解Coordinator节点的工作原理和优化方法，我们可以更好地发挥Doris的性能潜力，构建高效的实时数据分析系统。在实际应用中，需要根据业务特点和数据规模合理配置Coordinator节点，并持续监控其运行状态，才能确保Doris集群的稳定高效运行。Coordinator节点是查询请求的入口和总控中心，主要负责接收客户端查询请求，并将查询任务分发给各个BE节点执行。Coordinator节点包含一个复杂的查询优化器，能够将逻辑查询计划转换为高效的物理执行计划。

阅读 736

10赞

yolov12毕设前置知识准备 1 目标检测（Object Detection）主要用于识别图像或视频中特定类型物体的位置，并标注其类别。简单来说，就是让计算机像人类一样 “看懂” 图像内容，不仅能识别出物体（如人、车、猫等），还能确定物体在画面中的具体位置（通常用矩形框或其他形状表示）。目标检测的核心任务：1 物体分类（Classification）2 确定图像中物体的类别（如 “这是一辆汽车”）。3 定位（Localization）确定物体在图像中的具体位置，通常用边界框（Bounding。

阅读 1.4k

8赞

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ

saveOrUpdate 有个缺点，不会把值赋值为null，解决办法方案 3（细粒度控制）→ 方案 2（全局配置）→ 方案 1（临时需求）→ 方案 4（特殊场景）。的问题，这是因为 MyBatis-Plus 默认会忽略。：在 Mapper 接口中自定义更新方法，使用。让 MyBatis-Plus 不忽略。针对 MyBatis-Plus 的。：在实体类字段上指定更新策略为。方法无法将字段更新为。

阅读 359

5赞

【目标检测】检测网络中neck的核心作用本文探讨了神经网络中neck层的关键作用：1) 实现多层级特征融合，耦合不同感受野的特征图，增强特征表达能力；2) 决定检测head数量，将多尺度目标学习任务分配到不同层级特征图上；3) 对主干网络的多层级特征进行融合加工，输出统一宽度的优化特征供检测头使用。neck层通过特征融合与尺度分配，显著提升了目标检测网络的性能。

阅读 256

1赞

如何轻松地将数据从 iPhone传输到iPhone 16 5 种有效方法将数据从 iPhone 传输到 iPhone 16。

阅读 656

19赞

在云上（oncloudai）

AWS DocumentDB vs MongoDB：数据库的技术抉择 MongoDB 是开源的文档型 NoSQL 数据库，采用 BSON（二进制 JSON）格式存储数据，支持灵活的数据结构、强大的聚合框架与地理空间索引，广泛应用于互联网、金融、电商等行业。其部署可灵活选择本地、自建云主机或使用官方的 MongoDB Atlas 托管服务。

阅读 600

12赞

【目标检测】【AAAI-2022】Anchor DETR 摘要本文提出Anchor DETR，一种基于Transformer的目标检测新方法。传统DETR使用可学习查询向量，但存在难以解释和优化困难的问题。为此，我们设计基于锚点的查询机制，使每个查询聚焦特定区域，并通过多模式预测解决"单区域多目标"问题。此外，提出行列解耦注意力(RCDA)降低内存消耗。实验表明，Anchor DETR在MSCOCO上仅需50个训练周期即达44.2 AP，比DETR减少90%训练时间，同时保持19 FPS的实时速度。主要贡献包括：(1)可解释的锚点查询设计；(

阅读 1.2k

13赞

【论文阅读 | PR 2024 |ICAFusion：迭代交叉注意力引导的多光谱目标检测特征融合】多光谱图像的有效特征融合在多光谱目标检测中起着至关重要的作用。以往研究表明，使用卷积神经网络进行特征融合是有效的，但由于其在局部范围特征交互方面的固有缺陷，这些方法对图像错位敏感，导致性能下降。为解决这一问题，本文提出了一种新型的双交叉注意力 Transformer 特征融合框架，用于建模全局特征交互并同时捕获跨模态的互补信息。该框架通过查询引导的交叉注意力机制增强目标特征的判别力，从而提升性能。然而，堆叠多个 Transformer 块进行特征增强会导致大量参数和高空间复杂度。

阅读 677

11赞

目标检测任务的评估指标mAP50和mAP50-95 mAP50 和 mAP50-95 是目标检测任务中常用的评估指标，用于衡量模型在不同交并比（IoU）阈值下的平均精度（Average Precision, AP）。它们的区别主要体现在 IoU 阈值范围上。

阅读 445

3赞

电脑为什么换个ip就上不了网了在日常使用电脑上网时，很多人可能遇到过这样的问题：当IP地址发生变化后，突然就无法连接网络了。当电脑更换IP地址后无法上网，这一现象可能由多种因素导致，涉及网络配置、硬件限制或运营商策略等层面。以下是系统性分析和解决方案：

阅读 1.2k

23赞

哆咪学计科

测试面试题总结一在 B 接口的响应中提取需要的数据（如 token、ID 等），并保存到环境变量或全局变量中,在A 接口的请求参数、Headers 或 Body 中使用保存的变量，在 Collection Runner 中设置执行顺序，确保 B 接口先于 A 接口执行：冒烟测试的定义在版本发布或进入正式测试阶段前，对软件的核心功能和关键流程进行快速、轻量级的验证，确保软件的基本功能正常运行，没有 “致命性错误”，从而避免后续测试在不可用的版本上浪费时间。目的验证版本基本可用性快速定位致命缺陷。

阅读 422

13赞

新加坡内哥谈技术

力提示（force prompting）的新方法布朗大学与DeepMind合作开发"力提示"技术，让AI视频模型无需物理引擎就能模拟真实运动。该方法通过输入方向性力向量，引导模型生成符合物理规律的运动效果，训练仅需1天时间和4块A100显卡。测试显示，模型能区分轻重物体、保持画面风格，但复杂场景仍有局限。DeepMind CEO指出，这种物理理解能力是AI迈向通用智能的重要一步。该成果展现了AI通过有限数据学习物理直觉的潜力，为视频生成开辟了新路径。

阅读 391

3赞

作者推荐

博文视点: IT出版旗舰品牌，由电子工业出版社计算机分社以专业化力量打造。以开发IT类图书选题为主业，散播专业知识，善待作者，尊重读者，诚邀天下技术精英加盟。

关注

谷哥的小弟: 历任研发工程师，技术组长，项目经理；曾于2016年、2020年两度荣获优快云年度十大博客之星。十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。然而，对于技术的探索和追求从未停歇。坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！

关注

@SmartSi: Stay Hungry, Stay Foolish

关注

人工智能博士: 王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。

关注

xiangzhihong8: 著有《React Native移动开发实战》1，2，3版本、《Kotlin入门与实战》1，2版本、《Weex跨平台开发与实战》、《React Native开发进阶》和《Flutter跨平台开发实战》和《Android应用架构实战》和《鸿蒙应用开发与实战》、《Vue3 项目开发实战》即将出版

关注

Java笔记虾: 欢迎微信搜索【Java笔记虾】关注我的公众号，号内回复“后端面试”，送你一份精心准备的Java面试题（提纲+解析），后端技术精选每天定时推送优质Java技术博客，可以琐碎时间学点儿东西

关注

优快云程序人生: 笑谈开发轶事，品味程序人生。

关注

BUG弄潮儿: 专注软件开发，分享开发、架构经验。全网同名，认准：bug弄潮儿

关注

zhangphil: zhangphil@live.com

关注

AiDBA宝典: 个人网站：www.dbaup.com

关注