文章目录Week 33: 量子深度学习入门：参数化量子电路与混合模型构建摘要Abstract1. 理论基础：量子神经元1.1 从比特到量子比特 (Qubit)1.2 参数化量子电路2. 量子梯度下降2.1 量子电路的训练？3. 构建经典-量子混合网络3.1 环境配置与电路定义3…

开源项目吐槽大会：技术反思与改进的大纲 主题背景与目的 开源项目的健康发展离不开社区的反馈与讨论。吐槽大会作为一种幽默而直接的反馈形式，能帮助项目维护者发现问题、改进代码质量、优化协作流程。 常见吐槽方向 代码质量与规范 变量命名混乱、代…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍LCA和IEL两个创新点改进YOLO26模型！LCA（Lighten Cross-Attention）和IEL（Intensity Enhance Layer）两种创新点在低光图像增强中发挥着重要作用，旨在解决传统方法中常见的色彩偏差和亮度噪声问题，助力YOLO26低光，暗光检测高效涨点！具体…

一、本文介绍 本文给大家介绍一种AAFM自适应对齐频率模块改进YOLO26模型！AAFM 提出了一种两阶段渐进融合策略（解决基于卷积的局部特征与基于自注意力的全局特征之间，以及空间和通道维度特征之间，存在的特征不对齐问题），助力YOLO26高效涨点！具体怎么使用请看全文。 🔥…

绿色线条为添加SFHF模块后的效果，map提升7.66，准确率提升9.11 通过SFHF_FourierUnit对输入进行傅里叶变换，提取频域特征，再利用TokenMixer_For_Local和TokenMixer_For_Gloal分别处理局部和全局特征，进行特征融合。通过卷积操作与残差连接增强信息流。SFHF_Block包含标准化…

文章揭示大模型产品岗位高度内卷，对专业背景和真实AI项目经验要求极高，不同于传统PM。强调需从0到1设计产品、模型选型评估等实战经验，非简单API调用。提供四阶段成长路径及多专业背景成功案例，建议求职者明确定位，先上…

一、本文介绍 本文给大家介绍使用DTAB和GCSA创新点改进YOLO26模型！TBSN通过重新设计通道自注意力（分组通道注意力 G-CSA）来防止多尺度架构中的盲点信息泄露，并利用带掩膜的窗口自注意力 (M-WSA) 模仿扩张卷积以保持盲点特性，助力YOLO26有效涨点。 🔥欢迎订阅我的专栏、…

文章目录一、为什么IoU家族升级是毕设的“精度密钥”？二、IoU家族的“精度逻辑”：让检测框学会“精准对齐”1. WIoU：动态分配注意力2. SIoU：形状与位置双优化3. EIoU：拆分维度精准优化三、实战：IoU家族升级…