番外篇专题

spring boot实战(番外篇)整合RabbitMQ

前言最近几篇文章将围绕消息中间件RabbitMQ展开，对于RabbitMQ基本概念这里不阐述，主要讲解RabbitMQ的基本用法、Java客户端API介绍、spring Boot与RabbitMQ整合、 Spring Boot与RabbitMQ整合源码分析。 RabbitMQ安装在使用消息中间件RabbitMQ之前就是安装RabbitMQ。安装erlang:yum i

番外篇 | YOLOv8算法解析和实战应用：车辆检测 + 车辆追踪 + 行驶速度计算

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的，是YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。它是一个SOTA模型，建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。本文就对YOLOv8算法进行解析并以车辆检测及速度计算为案例进行

C# WPF入门学习番外篇（二） —— C# WPF使用数据库创建注册登录界面

C# WPF入门学习番外篇（二） —— C# WPF使用数据库创建注册登录界面在这篇番外篇博客中，我们将介绍如何在C# WPF应用程序中使用数据库来创建一个简单的注册和登录界面。通过本教程，你将学习到如何在WPF中与数据库进行交互，以及如何实现用户注册和登录功能。 1. 准备工作首先，确保你已经安装了必要的工具和库： Visual StudioMySQL数据库（或其他你选择的数据库

C# WPF入门学习番外篇——C#使用WPF连接MySQL数据库

在 C# 中使用 WPF 连接 MySQL 数据库涉及几个步骤，包括安装必要的库，配置连接字符串，编写代码以执行数据库操作等。下面是一个详细的入门教程，帮助你理解如何在 WPF 应用程序中使用 MySQL 数据库。 1. 安装 MySQL 数据库连接器首先，你需要安装 MySQL 数据库连接器（MySQL Connector/NET）。你可以通过 NuGet 包管理器安装：打开 V

从零开始学C语言系列之番外篇《初学单片机的路》

写在前面的话入嵌入式，避免不了学C语言，那初学者知道要学，但大多都不知到要学到哪，基本都是推荐C语言学完结构体，指针足以，那前面需要学啥也没讲，要学多深也没讲，基本都是一头雾水。学习目标：那如果你要入门单片机的话建议先51单片机后32单片机，如果你是在校生（大一大二），个人觉得更应该先慢慢磨51单片机，先转变一下思维，这样你后面学32单片机更容易一些。你可以把32单片机

番外篇-用户购物偏好标签BP-推荐算法ALS

引言推荐系统式信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。推荐系统是自动化的通过分析用户对历史行为数据，完成用户的个性化建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的软件系统。数据仓库(Data Warehouse) -> 用户画像(User Profile) -> 推荐系统(Recommend System) 用户购物偏好模型：依据用户浏览行为

Selenium番外篇文本查找、元素高亮、截图、无头运行

Selenium根据文本查找元素 ```pythondef find_element_with_text(self, loc, attribute, text):try:WebDriverWait(self.driver, 5).until(EC.all_of(EC.text_to_be_present_in_element_attribute(loc, attribute, text

[windows系统安装/重装系统][step-4][番外篇-2]N卡驱动重装 |解决：开机几小时后电脑卡顿 | 后台自动运行了上千个Rundll32进程问题

现象开机几小时后，电脑变卡，打开后台管理器都卡，后台管理去转圈圈一小会儿后看到后台进程上千个，好多个Rundll32进程重启下运行会稍快重启后运行快，后台管理器反应也快打开后台管理器不卡（几小时后打开后台管理去都卡），后台进程数也正常自动运行了上千个Rundll32进程当运行好一会儿后，小半天后，后台进程上千个，打开后台管理器都费劲会有大量的rundll

番外篇 | YOLOv5-SPD：用最简单的方式完成低分辨率图像和小目标检测升级

前言：Hello大家好，我是小哥谈。论文提出了一个新的CNN构建模块称为SPD-Conv，用来替换每个步长卷转层和每个池化层（从而完全消除它们）。SPD-Conv由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。本文详细介绍了如何在YOLOv5中引入SPD-Conv，助力助力低分辨率与小目标检测，并且使用修改后的YOLOv5进行目标检测训练与推理。🌈

番外篇 | YOLOv5更换主干网络之Conformer：首个CNN + Transformer的backbone模型

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此，国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型，其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。论文已被ICCV 2021接收。🌈 目录 🚀1.论文

OpenAI宫斗剧番外篇: “Ilya与Altman联手对抗微软大帝，扫除黑恶势力”，“余华”和“莫言”犀利点评

事情是这样的。小编我是一个重度的智谱清言用户，最近智谱清言悄悄上线了一个“划词引用”功能后，我仿佛打开了新世界的大门。我甚至用这个小功能，玩出来了即将为你上映的《OpenAI宫斗剧番外篇》。 3.5研究测试：hujiaoai.cn 4研究测试：askmanyai.cn Claude-3研究测试：hiclaude3.com 如果你不是我这样的重度用户，你甚至可能发现不了这个功能——

番外篇 | 手把手教你利用YOLOv8进行热力图可视化 | 针对视频

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8的热力图可视化可以帮助我们更加直观地了解模型在图像中的检测情况，同时也可以帮助我们进行模型的调试和优化。热力图是一种颜色渐变的图像，不同颜色的区域表示不同程度的关注度或者置信度。在YOLOv8中，可以通过设置阈值来控制热力图的显示，过滤掉低于一定置信度的检测结果。🌈 目录 🚀1.基础概念

番外篇 | YOLOv8改进之利用SCINet解决黑夜目标检测问题 | 低照度图像增强网络

前言：Hello大家好，我是小哥谈。自校正照明网络（Self-Calibrating Illumination Network, SCINet）是一种基于深度学习的图像照明算法，可以自动分析图像的内容并根据图像内容自动优化照明。SCINet是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。SCINet引入了自校正模块，用于减少计

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLO-MS是一种基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，它利用多尺度特征图提取和融合的方式来检测不同尺度的物体。YOLO-MS在准确率和速度方面都有很好的表现，特别适用于实时场景下的物体检测。在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块，其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。MSBlock

Linux Is Not Matrix番外篇——good luck have fun

每次要写总结都是一头包，写的有内涵吧，批判看不懂，写的通俗了吧，自己又不愿意写。看着自己这么些总结中每一篇都是不同的风格，好纠结改抄哪篇好。然后就是正题了，啊！这是一篇总结！啊！这是我的英语总结计算机总结生活总结自考总结软考总结考研总结吃法总结睡觉总结能总结的我都总结了！好了，完结撒花~ 这样的写法看起来更容易让别人认同，但是。。。没有但是，写什么都跑题，怎么可能按照模板走

番外篇虚拟机中启动ROS中的Gazebo报错Error in REST request

问题描述 Ubuntu18.04安装ROS以后，运行Gazebo竟然出现错误，Gazebo页面卡住黑屏，在终端出现Gazebo [Err] [REST.cc:205] Error in REST request [Err] [REST.cc:205] Error in REST requestlibcurl: (6) Could not resolve host: api.ignitionf

番外篇百分百解决XML Document ‘/opt/ros/melodic/share/rqt_virtual_joy/plugin.xml‘ has no Root Element.报错

出现的问题在使用rqt工具时，报错如图所示： [ERROR] [1627898425.729156095]: Skipped loading plugin with error: XML Document '/opt/ros/melodic/share/rqt_virtual_joy/plugin.xml' has no Root Element. This likely means t

超像素---番外篇解释

解释：把一系列位置相邻的，比如颜色，纹理，亮度等特征相近的连续小区域。超像素最直观的解释，便是把一些具有相似特性的像素“聚合”起来，形成一个更具有代表性的大“元素”。而这个新的元素，将作为其他图像处理算法的基本单位。一来大大降低了维度；二来可以剔除一些异常像素点。至于根据什么特性把一个个像素点聚集起来，可以是颜色、纹理、类别等。超像素最大的功能之一，便是作为图像

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入即插即用RepViTBlock模块 | CVPR2024清华RepViT

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是一种基于深度学习的实时物体检测算法，其通过将物体检测任务转化为目标框回归问题，并使用卷积神经网络实现高效的特征提取和目标分类。然而，YOLOv8在处理一些复杂场景和小目标时可能存在一定的性能限制。为了克服YOLOv8的局限性，清华大学在ICCV会议上发布了名为RepViT的移动端网络架构。RepViT通过自注意力机制（self-attenti

实战hadoop海量数据处理系列02 番外篇: 在linux上使用hql执行工具 | hive排错记录

实战hadoop海量数据处理系列02 番外篇: 在linux上使用hql执行工具 | hive排错记录本文假设读者已经按照范老师的书搭建好了eclipse环境，并且已经导入myBi文件夹下面的子工程。在阅读本文前，强烈建议阅读原书“实现数据分析工具模块”章节和本人博客系列之实战hadoop海量数据处理系列02: hql执行工具本文的代码同步于https://github.com/tit

番外篇 | YOLOv8改进之引入YOLOv9的ADown模块 | 替换YOLOv8卷积

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv9是一种目标检测算法，而ADown模块是YOLOv9中的一个重要组成部分。ADown模块主要用于特征提取和下采样操作，以便在后续的检测任务中更好地捕捉目标的特征。具体来说，ADown模块是YOLOv9中的一个卷积块，由一系列卷积层和池化层组成。它的作用是通过多次卷积和池化操作，逐渐减小特征图的尺寸，并增加通道数，以便更好地提取目标的特征。🌈

显示学习番外篇（基于树莓派Pico） -- 游戏（TODO）

来自：11.4. 飞行小鸟 — mPython掌控 2.2.0 documentation （TODO）

番外篇 | 手把手教你如何用YOLOv8实现行人/车辆等过线统计

前言：Hello大家好，我是小哥谈。目标检测行人/车辆等过线统计是一种常见的视频分析任务，用于统计行人/车辆等在指定区域内过线的次数。这个任务通常需要使用目标检测算法来识别行人/车辆等，并使用计数器算法来统计过线的次数。🌈 目录 🚀1.本文介绍 🚀2.实现步骤

轻松看懂的加解密系列(5)番外篇III：如何优雅地获取到你同事的电脑登录密码

这篇文章可能是本系列最实用的一篇了，希望读者学习了之后不是立刻去非法获取你同事的电脑登录密码，而是能够增强自我安全意识，在日常工作和学习中防患于未然。毕竟常言说得好——“人在江湖飘，哪有不挨刀”！本文的主角——【mimiktaz】是一款知名的安全工具，它是一个密码和凭证获取工具，专注于 Windows 操作系统。它的开发者是法国安全研究人员Benjamin

爬虫之矛---JavaScript番外篇1＜关于AST这个不能丢的东西(2)＞

前言: 继续上一篇:https://blog.csdn.net/m0_56758840/article/details/136654701 正文: 1. JavaScript AST实践案例 A. 使用AST进行代码重构的案例：代码重构是改进已有代码结构、使之更清晰、更易于理解和维护的过程。通过使用JavaScript AST，我们可以对代码进行静态分析和转换，从而

爬虫之矛---JavaScript番外篇1＜关于AST这个不能丢的东西(1)＞

前言: AST抽象语法树; 他并不是专门针对JavaScript的,但在爬虫的时候,它却越来越重要! 说得通俗点,他就是相当于把编程语言翻译成一个文章大纲理清思路! 所以,我们可以把它当做一种工具,方便我们去分析! 特别是现在的一些网站,他在混淆的时候,简直是疯了---所以,我们必须要搞明白AST,然后再学着用各种工具去反混淆,才能真正做"逆向"; 正文: 1.抽象语