本文分类:news发布日期:2026/2/5 23:18:21
相关文章
Spark学习 day6 - 呓语
对数据进行分析1、正常的单词进行单词计数
2、特殊字符统计出现多少个
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.storagelevel import StorageLevel
from defs import context_jieba
from defs impo…
建站知识
2026/2/5 23:17:19
YOLO26 改进 - 注意力机制 ACmix自注意力与卷积混合模型:轻量级设计融合双机制优势,实现高效特征提取与推理加速
前言
本文介绍了将自注意力和卷积技术相结合的ACmix模型及其在YOLO26中的结合应用。研究发现自注意力和卷积存在强烈基础关系,大部分计算使用相同操作,且第一阶段计算复杂度占主导。ACmix通过将传统卷积和自注意力…
建站知识
2026/2/5 23:17:18
YOLO26 改进 - 注意力机制 DCAFE双坐标注意力:并行坐标注意力 + 双池化融合
# 前言# 前言
本文介绍了将双坐标注意力特征提取(DCAFE)模块与YOLO26相结合的方法。DCAFE模块采用“并行坐标注意力+双池化融合”设计,通过平均池化和最大池化并行支路捕获特征,经通道自适应调整生成注意力权重…
建站知识
2026/2/5 23:16:19
YOLO26 改进 - 注意力机制 LRSA局部区域自注意力( Local-Region Self-Attention) 轻量级局部上下文建模弥补长程依赖细节不足 CVPR2025
# 前言# 前言
本文介绍了内容感知Token聚合网络(CATANet)中的局部区域自注意力(LRSA)模块在YOLO26中的结合。基于Transformer的图像超分辨率方法存在计算复杂度高、捕捉长距离依赖能力受限等问题。LRSA作为CAT…
建站知识
2026/2/5 23:16:13
YOLO26 改进 - C2PSA C2PSA融合EDFFN高效判别频域前馈网络(CVPR 2025):频域筛选机制增强细节感知,优化复杂场景目标检测
# 前言# 前言
本文介绍了高效判别频域前馈网络(EDFFN),并将其集成到YOLO26中。EDFFN是为解决图像复原中局部信息表征不足和频域计算成本过高问题而提出的。传统方法存在SSM全局信息偏向性和频域FFN高计算成本的…
建站知识
2026/2/5 23:15:22
YOLO26 改进 - C2PSA C2PSA融合MSLA多尺度线性注意力:并行多分支架构融合上下文语义,提升特征判别力 Arxiv2025
本文介绍了多尺度线性注意力机制MSLA,并将其集成进YOLO26。现有基于CNN和Transformer的医学图像分割方法存在局限性,为解决这些问题,我们提出了MSLAU-Net架构,其中MSLA通过并行多尺度特征提取和低复杂度线性注意力…
建站知识
2026/2/5 23:14:20
网络工程开题报告 游泳馆管理系统
目录游泳馆管理系统开题报告简介系统核心功能模块技术架构设计创新特色设计预期实施效果项目技术支持可定制开发之功能亮点源码获取详细视频演示 :文章底部获取博主联系方式!同行可合作游泳馆管理系统开题报告简介
游泳馆管理系统是针对游泳馆日常运营需…
建站知识
2026/2/5 23:14:20
豆包没有广告后台,企业该如何被“看见”?DoubaoAD.com 的差异化实践 - 品牌2025
在AI助手日益融入用户日常决策的今天,字节跳动推出的 豆包(Doubao) 正成为不可忽视的信息入口。无论是寻找本地服务、对比软件工具,还是了解消费产品,越来越多用户选择直接向豆包提问。
然而,一个现实摆在企业面…
建站知识
2026/2/5 23:13:26

