一维卷积不代表卷积核只有一维，也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。classtorch.nn.Conv1d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)in_channels(int)–输入信号的通道。在文本分类

参考网址：Flume1.9用户手册中文版—可能是目前翻译最完整的版本了 1，上传安装包安装包链接：文件下载-奶牛快传Download｜CowTransfer口令：x8bhcg1，切换盘符到安装目录cd/opt/moudles解压文件到文件目录解压命令：tar-zxvfapache-flume-1.9.0-bin.tar.gz-C/opt/instal

在本篇文章中，我们将手动实现一个简单的文字识别程序，使用D编程语言。我们将通过分析图像中的像素数据，识别出其中的字符。尽管D是一种较少使用的编程语言，但它的高性能和简洁性使得我们能够高效地进行图像处理。环境准备首先，确保你已经安装了D编程语言的编译器和库。我们需要

1Flume定义什么是Flume。流式架构Flume的主要作用​ 实时读取服务器本地硬盘的数据，将数据写入到HDFS中。Flume的优点​ 灵活​ 缓冲区的作用，减轻hdfs的压力。重平衡Flume组成架构2安装Flume1：拷贝使用版本apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz2：改名将apache-flume-1.7.0-b

#YOLO##目标检测##计算机视觉#一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了GAM注意力在YOLOv8中的使用。包含GAM原理分析，GAM的代码、GAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、GAM原理分析GAM官方论文地址：文章GAM官方代码地址：​GAM注意力机制：GAM采用了顺序的通

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是2024最新的，Kolmogorov-Arnold网络（ConvolutionalKANs），这种架构旨在将Kolmogorov-Arnold网络（KANs）的非线性激活函数整合到卷积层中，从而替代传统卷积神经网络（CNNs）的线性变换。与标准的卷积神经网络（CNN）相比，KANConv层引入了更多的参数，因

通过寻优算法，来自动计算最佳的传感器位置。这里用遗传算法示例：重点有两个，一个是约束，另一个是适应度函数输入设定输入x是一个0，1向量，0代表没有选取此处的通道，1代表选用了此处的通道注意x应该是整数，所以在函数中需要设置IntCon的数值，代表此处的索引需要是int类型%指

 

大家好，我是刘明，明志科技创始人，华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享，如果你也喜欢我的文章，就点个关注吧数据准备与处理在这里我们定义一个正则数据集。数据集可以来自简单的真实数据集的图像组成，如Fashio

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（七）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\autoencoding\regularizers\base.py#导入抽象方法和类型注解fromabcimportabstractmethod#导入任意类型和元组类型fromtypingimportAny,Tuple#导入PyTorch和功能模块importtorc

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（九）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\guiders.py#导入logging模块以进行日志记录importlogging#从abc模块导入ABC和abstractmethod以定义抽象基类和抽象方法fromabcimportABC,abstractmethod#从

CogVideo&CogVideoX微调代码源码解析（八）.\cogvideo-finetune\sat\sgm\modules\autoencoding\vqvae\movq_enc_3d.py#pytorch_diffusion+derivedencoderdecoderimportmath#导入数学库，提供数学函数importtorch#导入PyTorch库，用于深度学习importtorch.nnasnn

CogView3&CogView-3Plus微调代码源码解析（三）.\cogview3-finetune\sat\sgm\modules\diffusionmodules\guiders.py#导入logging模块，用于记录日志信息importlogging#从abc模块导入ABC类和abstractmethod装饰器，用于定义抽象基类和抽象方法fromabcimportABC,abst

diffusers源码解析（六）.\diffusers\models\autoencoders\autoencoder_oobleck.py#版权声明，表示该代码属于HuggingFace团队，所有权利保留#根据Apache2.0许可证进行授权#用户在合规的情况下可以使用该文件#许可证的获取地址#如果没有适用的法律或书面协议，软件是按“现

diffusers源码解析（二十九）.\diffusers\pipelines\deprecated\stable_diffusion_variants\pipeline_stable_diffusion_model_editing.py#版权信息，声明版权和许可协议#Copyright2024TIMEAuthorsandTheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved."#根据ApacheLicense2.0

diffusers源码解析（十四）.\diffusers\models\unets\unet_2d_blocks_flax.py#版权声明，说明该文件的版权信息及相关许可协议#Copyright2024TheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.##许可信息，使用ApacheLicense2.0许可#LicensedundertheApacheLicense,Versi

diffusers源码解析（十三）.\diffusers\models\unets\unet_2d.py#版权声明，表示该代码由HuggingFace团队所有##根据Apache2.0许可证进行许可；#除非遵循许可证，否则不得使用此文件。#可以在以下地址获取许可证的副本：##http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.

diffusers源码解析（五）.\diffusers\models\autoencoders\autoencoder_asym_kl.py#版权声明，标识该文件的所有权和使用条款#Copyright2024TheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.##根据Apache许可证第2.0版（“许可证”）进行授权；#除非遵循许可证，否则您不得使用此文

                   本篇文章将介绍一个新的改进机制——NonLocalBlockND，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。首先，我们将解析NonLocalBlockND的工作原理，非局部注意力机制NonLocalBlockND通过在全局范围内捕捉特征图中所有位置的相互关系，提升

本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录YOLOv8改进：引入LSKAtte

本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录改进YOLOv8：通过注意力

本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录助力YOLOv8的突破—ODC

参考论文：ExploringtheClose-RangeDetectionofUAV-BasedImagesonPineWiltDiseasebyanImprovedDeepLearningMethod 首先我们来介绍一下该文章使用的改进模块接着再来实现它 我们查看论文提出的repvggblock1和repvggblock2有什么区别： 可以看到只是一个bn层

Linux配置conda环境配置conda环境打开终端，输入命令下载##wget加网址，中间可以加-c参数，断点续传wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh下载好了后，输入bash文件名来安装，等待一会后，在看完协议后按下yes确认，在默认

一、本文介绍作为入门性篇章，这里介绍了SCAM注意力在YOLOv8中的使用。包含SCAM原理分析，SCAM的代码、SCAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、SCAM原理分析SCAM官方论文地址：SCAM文章SCAM官方代码地址：SCAM代码​SCAM注意力机制（空间上下文感知模块）：空间上下