本文属于原创独家改进: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 计算量参数量比较，8.4 GFLOPs降低至6.1 GFLOPs YOLOv10n summary: 385 layers, 2709380 parameters, 2709364 gradients, 8.4 GFLOPsYOLOv10n-Van

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2404.02790.pdf 数据集链接：https://MuLAn-dataset.github.io/ 文本到图像生成已经取得了令人惊讶的成果，但精确的空间可控性和prompt的保真度仍然是极具挑战性的。通常通过繁琐的prompt工程、场景布局条件或图像编辑技术来解决这一限制，这些技术通常需要手绘mask。然而，现有的工作往往难以

💡💡💡本文改进内容： VanillaNet，是一种设计优雅的神经网络架构， 通过避免高深度、shortcuts和自注意力等复杂操作，VanillaNet 简洁明了但功能强大。  💡💡💡引入VanillaBlock  GFLOPs从原始的238.9降低至 165.0 ，保持轻量级的同时在多个数据集验证能够高效涨点 yolov9-c-VanillaBlock summary: 1

note LLM用于推荐主要还是解决推荐系统加入open domain 的知识。可以基于具体推荐场景数据做SFT。学习华为诺亚-技术分享-LLM在推荐系统的实践应用。 文章目录 note一、背景和问题二、推荐系统中哪里使用LLM1. 特征工程2. 特征编码3. 打分排序 三、推荐系统中如何使用LLM四、挑战和展望Reference 一、背景和问题 传统的推荐模型网络参数效果较

🗝️YOLOv5实战宝典--星级指南：从入门到精通，您不可错过的技巧   -- 聚焦于YOLO的 最新版本， 对颈部网络改进、添加局部注意力、增加检测头部，实测涨点 💡 深入浅出YOLOv5：我的专业笔记与技术总结   -- YOLOv5轻松上手， 适用技术小白，文章代码齐全，仅需 一键train，解决 YOLOv5的技术突破和创新潜能 ❤️ YOLOv5创新攻略：突破技术

玩家控制概率？ 和传统的抽卡方式消耗单一资源(钻石，金币，十连抽礼券)不同，《诺亚幻想》的抽卡，是需要消耗多种资源，每一种资源玩家都可以配置相应的数值，相当于在真正的抽卡逻辑之前，进行了策划的配置权重的工作，相应的，配置好数值之后，对于所有英雄抽卡获得的概率都会改变。这种抽卡被玩家称之为诺亚幻想大建，每个英雄对应的最佳的各种资源的数值被称之为大建公式，从最终的抽卡体验来看，很多玩家都觉得这是谜一

💡💡💡本文属于原创独家改进：极简模块VanillaBlock，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，二次创新引入到YOLOv7中取得了不俗的效果。  极简模块VanillaBlock  |   亲测在多个数据集实现涨点；  收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会

网络攻击千千万，勒索病毒占一半！ 今年7月，国际知名GPS设备品牌Garmin遭勒索软件攻击，全球在线业务受到影响；同月，著名数码摄像机厂商佳能遭Maze勒索软件攻击，10TB数据和私有数据库惨遭窃取……自“永恒之蓝”开始，递增、扩散、高发的勒索病毒已成为全民公敌，政府、医疗、交通、制造各行各业无一幸免。 勒索病毒攻击后无法访问   面对未知、突发性的勒索病毒，传统病毒检测越来越

目录  1.Yolov8介绍 2.安全帽数据集介绍 3.Gold-YOLO 4.训练结果分析  1.Yolov8介绍          Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和