芒果专题
芒果iOS开发之AFNetworking3.0.4使用指南
前几天发现iOS9、xcode7之后NSURLConnection的API被弃用了，取而代之的是NSURLSession，看到这我首先想到了AFNetworking，因为工程的所有网络请求都是基于AF又封装的。所以立马去Cocoapods里边搜索AFNetworking，结果发现现在都3.0.4版本了，下边是最新的AFNetworking GET请求的写法： [objc]
芒果YOLOv8改进169：即插即用 | 秩引导的块设计核心CIB结构，设计一种秩引导的块设计方案，旨在通过紧凑型架构设计减少被显示为冗余的阶段的复杂性
💡🚀🚀🚀本博客 秩引导的块设计，设计了一种秩引导的块设计方案，旨在通过紧凑型架构设计减少被显示为冗余的阶段的复杂性 ：内含源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 文章目录 即插即用｜秩引导的块设计｜最新改进 YOLOv8 代码改进论文理论 YOLOv8 + 秩引导的块设计 + 代码改进核心代码新增代码修改代码YOLOv8网络配置文件运行 YOLOv8 +
OZON平台支持什么ERP，芒果店长ERP
随着跨境电商行业的飞速发展，越来越多的电商平台与ERP系统展开了紧密的合作，旨在通过技术整合提升商家的运营效率和市场竞争力。在众多电商平台中，OZON以其独特的商业模式和强大的市场影响力，吸引了众多商家的目光。而芒果店长ERP作为一款功能强大、操作便捷的跨境电商管理软件，也备受商家们的青睐。本文将深入探讨OZON平台与芒果店长ERP的合作关系，以及它们如何携手共创跨境电商新纪元。 一、OZO
【前端29_Mongo】芒果数据库使用及常用操作、Mongoose 对数据的增删改查
文章目录 非关系性数据库：MongoMongo介绍举个栗子：教学常用操作连接数据库查看所有数据库切换数据库展示数据库中的集合展示集合中的所有文档删除集合中的所有文档 Mongoose 插件建立文档结构 Schema操作添加数据删除数据查数据修改数据 非关系性数据库：Mongo Mongo 介绍 是一种非关系性数据库，不像MySQL那样有很多条条框框的约束，想怎么存就怎
YOLOv8改进项目汇总-超全改进-ultralyticsPro介绍:订阅了《芒果YOLOv8原创改进专栏》的读者免费赠送，包括很多稀有改进
🔥🔥🔥专注于YOLOv8改进，NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch >, Support to improve Backbone, Neck, Head, Loss, IoU, LA, NMS and other modules🚀 Makes YOLOv8 improvements easy again 芒果出品 YOLOv8改进项目汇总-超全改进-ultralytic
芒果超媒的“乘风破浪”，差了一点市场海浪的反馈
4月21日晚间，芒果超媒发布了2023年度&2024一季度报告。 芒果超媒2023年实现营业收入146.28亿元，同比增长4.66%；净利润35.56亿元，同比增长90.73%；基本每股收益1.90元。公司拟每10股派发现金红利1.8元。2024年第一季度实现净利润4.72亿元，同比下降13.85%。 报告发布时，恰逢芒果超媒在视频平台上最闪亮的时刻——联播的《与凤行》刚落幕，独播
芒果YOLOv7改进96：检测头篇DynamicHead动态检测头：即插即用｜DynamicHead检测头，尺度感知、空间感知、任务感知
该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv7深度改进教程 该创新点：在原始的Dynamic Head的基础上，对核心部位进行了二次的改进，在 原论文 《尺度感知、空间感知、任务感知》 的基础上，在 通道感知 的层级上进行了增强，关注每个像素点的比重。 在自己的数据集上改进，有效涨点就可以直接当作自己论文里面的《深度创新点》 应读者要求，新增一篇DynamicHead检测头改进
芒果YOLOv8改进组合157：动态标签分配ATSS+新颖高效AsDDet检测头组合改进，共同助力VisDrone涨点1.8%，小目标高效涨点
💡本篇内容：【芒果YOLOv8改进ATSS标签分配策略｜第三集】芒果YOLOv8改进组合157：动态标签分配ATSS+新颖高效AsDDet检测头组合改进，共同助力VisDrone涨点1.8%，小目标高效涨点 💡🚀🚀🚀本博客 标签分配策略ATSS改进+ 新颖高效AsDDet检测头组合改进，适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可，教程包括改进源代码 改进如下 💡论文地址：
芒果YOLOv8改进组合156：动态标签分配ATSS + 损失函数NWDLoss组合改进，共同助力VisDrone小目标检测高效涨点
💡本篇内容：【芒果YOLOv8改进ATSS标签分配策略｜第二集】动态标签分配ATSS + 损失函数NWDLoss组合改进，共同助力VisDrone小目标检测高效涨点 💡🚀🚀🚀本博客 标签分配策略ATSS改进+ 损失函数NWDLoss组合改进，源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可，教程包括源代码 💡论文地址：https://arxiv.org/abs/19
芒果YOLOv8旋转检测改进《旋转检测必看》提升篇149：从零开始训练 YOLOv8旋转检测教程说明，芒果改进推荐教程
芒果YOLOv8旋转检测改进《旋转检测必看》提升篇149：从零开始训练 YOLOv8旋转检测教程说明，芒果改进推荐教程 本文适用Windows/Linux/Mac：从零开始使用Windows/Linux/Mac训练 YOLOv8 算法项目 - 《旋转检测任务》 专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 该专栏的改进博客 基本都支持 应用在 《旋转检测任务》 《芒果 YOLOv
芒果YOLOv8改进145：全新风格原创YOLOv8网络结构解析图
💡本篇分享一下个人绘制的原创全新风格 YOLOv8网络结构图 感觉搭配还行，看着比较直观。 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 订阅了专栏的读者 可以获取一份 <可以自行修改 / 编辑> 的 YOLOv8结构图修改源文件 YOLOv8结构图 文章目录 YOLOv8 网络结构图(最新 推荐🔥🔥🔥)YOLOv5 网络结构图(最新 推荐🔥🔥🔥)YOLOv7
芒果YOLOv8改进131：主干篇Acmix，即插即用，Self-Attention与CNN正确的融合范式，性能速度全面提升
该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 芒果专栏 基于 ACmix 的改进结构，改进源码教程 | 详情如下🥇 💡本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 即插即用 结构。博客 包括改进所需的 核心结构代码 文件 重点：🔥🔥🔥YOLOv8 使用这个 核心创新点 在数据集改进做实验：即插即用 文章目录 ACmix 论文
NoSQL代表： Mongo DB（芒果数据库）
NoSQL代表： Mongo DB（芒果数据库） 分类： Mongo DB 2012-02-28 20:46 2768人阅读 评论(0) 收藏 举报 一、MongoDB简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。其名字来自humongous这个单词的中间部分，从名字可见其野
芒果YOLOv8改进137：主干篇CSPNeXt，小目标检测专用，COCO数据集验证，协调参数量和计算量的均衡，即插即用 | 打造高性能检测
该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 芒果专栏 本篇基于 CSPNeXt 的改进结构，改进源码教程 | 详情如下🥇 本博客 CSPNeXt 改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 即插即用 结构，博客包括改进所需的 核心结构代码 文件 重点：🔥🔥🔥YOLOv8 使用这个 核心创新点 在数据集改进做实验：即插即用 文章目录 CSPN
芒果YOLOv8改进116：即插即用：集中特征金字塔Centralized Feature Pyramid 高效涨点改进
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 🚀🚀🚀 文章目录 一、Centralized Feature Pyramid论文理论部分 + YOLOv8代码改进论文创新论文贡献论文网络部分实验对比2. YOLOv8 核心代码改进部分2.1 核心新增代码2.2 代码修改部分 2.3 Y
免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进114：上采样Dysample：顶会ICCV2023，轻量级图像增采样器，通过学习采样来学习上采样，计算资源需求小
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 🚀🚀🚀 DySample是一个超轻量级和有效的动态上采样器，是一种更简洁、更高效的方式，用于提升图像分辨率。相较于传统的CARAFE和SAPA方法，DySample对计算资源的需求更小，能够在不增加额外负担的情况下实现图像分辨率的提升。 该
免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进113：注意力机制ShuffleAttention：深度卷积神经网络的随机注意力
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 该篇博客为免费阅读内容，YOLOv8+ShuffleAttention改进内容🚀🚀🚀 文章目录 1. ShuffleAttention 论文2. YOLOv8 核心代码改进部分2.1 核心新增代码2.2 修改部分 2.3 YOL
免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进111：注意力机制CBAM：轻量级卷积块注意力模块，无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 该篇博客为免费阅读内容，YOLOv8+CBAM改进内容🚀🚀🚀 文章目录 1. CBAM 论文2. YOLOv8 核心代码改进部分2.1 核心新增代码2.2 修改部分 2.3 YOLOv8-CBAM 网络配置文件2.4 运行代码改
免费阅读篇 | 芒果YOLOv8改进109：注意力机制SimAM：用于卷积神经网络的简单、无参数注意力模块
免费阅读篇|芒果YOLOv8改进109：注意力机制篇SimAM：用于卷积神经网络的简单、无参数注意力模块 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 该篇博客为免费阅读内容，直接改进即可🚀🚀🚀 文章目录 1. SimAM论文2. YOLOv8 核心代码改进部分2.1 核
【券商报告】传媒行业深度报告：从小红书再看芒果超媒价值——附下载链接
来源 | 国海证券 从小红书角 度看，小红书依托 UGC\PGC 生产内容制造场景化的购物引导与口 碑营销，实现社区内容向电商流量转化，叠加直播、VLOG 多向种 草激发平台潜力。内容社区的前提是长时间的内容累积，具有 UGC 用户生产优质内容的小红书与 PGC 专业生产内容的芒果超媒，均有 望分享内容电商赛道的红利。同时，纯流量价值是向下的，内容价 值在向上，内容逐渐成为性价比高的引流方式，在
芒果YOLOv8改进106：卷积Conv篇：DO-DConv卷积提高性能涨点，使用over-parameterized卷积层提高CNN性能
芒果YOLOv8改进106：卷积Conv篇：DO-DConv卷积提高性能涨点，使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 文章目录 DO-DConv论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进基本原理 部分实
店小密芒果店长商品搬家API接口PHP Java C++
随着电子商务的迅猛发展，淘宝作为中国最大的电商平台之一，拥有着海量的商品数据和用户行为数据。为了更好地整合资源、提高运营效率，淘宝开放了商品详情API数据接口，为商家和第三方开发者提供了丰富的功能与应用。 一、淘宝商品详情API数据接口概述 淘宝商品详情API数据接口是淘宝开放平台提供的一种应用程序接口，允许第三方开发者访问淘宝的商品数据。通过这个接口，开发者可以获取到商品的详细信息，如商品标
【深度学习目标检测】十九、基于深度学习的芒果计数分割系统-含数据集、GUI和源码（python，yolov8）
使用深度学习算法检测芒果具有显著的优势和应用价值。以下是几个主要原因： 特征学习的能力：深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），能够从大量的芒果图像中自动学习和提取特征。这些特征可能是传统方法难以手动设计的，但对于芒果的检测和识别却至关重要。适应复杂环境：芒果生长在不同的环境和条件下，其外观、颜色、形状等都可能发生变化。深度学习算法通过大量的训练数据，可以学习到这些变化，从而在不同环境下都能准确
芒果TV登录加密分析
芒果TV(h5)登录加密分析 此内容更新时间: 2024/01/21, 芒果TV Web[H5]端登录分析 一、抓个包 很直观的参数~舒服 二、侦查它 参数值说明invokermsite不管它username13888888888手机号password84ca49******4a3d密码加密pwdType1密码类型smscode86不管它sign41e168a185add482
芒果tv数据采集与可视化实现
摘 要 一个爬虫从网上爬取数据的大致过程可以概括为：向特定的网站服务器发出请求，服务器返回请求的网页数据，爬虫程序收到服务器返回的网页数据并加以解析提取，最后把提取出的数据进行处理和存储。因此，一个爬虫程序可以主要分为三大部分：向服务器请求并获取网页数据、解析网页数据、数据处理和存储。课程设计中详细的介绍了网络爬虫的实现机制与理论基础。通过利用 Python 网络爬虫技术，抓取芒果tv的电影