1. 重定向：必须加项目上下文（request.getContextPath()），/ 代表服务器根 2. 转发：直接写Web应用根路径，/ 代表项目根，无需上下文 3. 读静态资源：同转发，直接写Web根下的/路径 4. 所有路径严格区分大小写

# 前言# 前言 本文介绍了将自适应矩形卷积（ARConv）模块与YOLO26相结合的方法。ARConv是针对遥感图像全色锐化任务设计的创新卷积模块，可自适应调整卷积核形状与采样点数量，解决传统卷积刚性限制，实现高效特征…

前言 本文介绍了轻量级骨干网LWGANet及其核心模块LWGA在YOLO26中的结合。现有用于遥感（RS）视觉质量分析的轻量级神经网络存在空间初始冗余和通道冗余问题，无法应对RS场景挑战。LWGA采用异构分组策略，将通道划分为…

前言 本文介绍了跨范式表征与对齐Transformer（CPRAformer）及其核心的跨范式交互与对齐自注意力机制（CPIA - SA），并阐述了其在YOLO26中的结合应用。传统图像去雨模型特征提取局限大，CPIA - SA通过协同“空间 - …

# 前言# 前言 本文介绍了一种轻量级的特征下采样模块 ADown，它结合平均池化与最大池化策略，实现更有效的信息保留与压缩。在传统卷积网络中，特征下采样常造成信息损失，而 ADown 通过双通道并行结构优化了下采样…

在越来越多用户习惯向AI助手提问的今天，字节跳动推出的 豆包（Doubao） 正成为获取产品推荐、服务信息和行业知识的重要渠道。 但不少企业发现：当用户在豆包中搜索与自己相关的问题时，品牌未被提及，或信息不准确，…

前言 本文介绍了 DiffCLIP，一种将差分注意力机制集成到 CLIP 架构的视觉 - 语言模型，并将其应用于 YOLO26。差分注意力机制通过计算两个互补注意力分布的差值，抵消无关信息干扰。单头差分注意力将 Q 和 K 拆分，分…

# 前言# 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架，并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLO26中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联，Transformer类模型计算量大，而掩码注意力机制通过可学习的…