多目标人工秃鹫优化算法（MATLAB源码分享，智能优化算法） 提出了一种多目标版本的人工秃鹫优化算法（AVOA），用于多目标优化问题。 AVOA的灵感来源于非洲秃鹫的生活方式。 档案、网格和领导者选择机制用于开发M…

一、学期回顾 1. 初期的想象 最初的课程目标与期待 软件工程实践我个人认为或许是本科阶段中比较贴近未来企业开发岗的一门课，能够学习到软件开发的整体流程，多人团队协作，编码层面的高级抽象。当时的想法是，学习了…

YOLO目标检测入门教程：手把手教你配置第一块GPU 在智能制造车间里，一台工业相机正以每秒30帧的速度扫描流水线上的产品。系统需要在毫秒级时间内判断每个工件是否存在缺陷，并实时触发分拣机制——这正是现代AI视觉系统的典型场景。而支撑这一…

YOLO目标检测中的多模态融合：结合雷达与视觉数据 在城市主干道的智能交通监控系统中，一场暴雨让摄像头画面变得模糊不清。行人轮廓被雨幕遮蔽，车辆尾灯在湿滑路面上拉出长长的光晕——这样的场景下，纯视觉的目标检测算法往往陷入…

YOLO目标检测服务支持OAuth2认证，GPU资源受控访问 在智能制造车间的边缘服务器上，一个实时视频流正被持续送入AI模型进行缺陷检测。与此同时，远程运维团队试图通过API调用查看设备状态，而第三方合作伙伴也想接入部分视觉能力——如…

YOLO模型参数量不大，为何训练仍需高端GPU？ 在工业质检线上，一台搭载Jetson AGX Xavier的检测设备正以每秒30帧的速度识别PCB板上的焊点缺陷——它运行的是一个仅300万参数的YOLOv8n模型。而在数百公里外的数据中心，四块NVIDIA A1…

那台NAS安静地躺在角落，指示灯规律地闪烁，像一座微型的赛博佛龛。我每天从它身边经过，却很少再俯身查看——但我清楚地知道，它就在那里。深夜，购物车里的零件组合出无数种可能，CPU的型号字母在屏幕上闪烁如…

YOLO模型灰度发布中的舆情监控实践 在智能制造工厂的夜班巡检中，AI摄像头突然频繁报警“未佩戴安全帽”，可现场工人明明都戴着。运维人员翻查日志却发现系统置信度高达0.9以上——这正是一个典型的模型上线后“理论指标完美、实际体验崩坏”的案例。 这类…