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 原论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.14447摘要摘要部分提出了一种新的注意力模块——金字塔分割注意力（PSA）模块，该模块通过替代ResNet瓶颈块中的3x3卷积，显著提升了模型性能。PSA模块能够作为即插即用组件，增强网络的多尺度表征能力，使EPSANet在多个计算机视觉任务上超越了

本文将使用YOLOv10的部分自注意力模块PSA进行YOLOv9改进实践，文中含全部代码和详细修改内容。目录一YOLOv101PSA2可视化

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一、材料mongodb：6.0.13mongosh:2.1.5  openssl-1.1.1w系统：redhat4.8二、模式PDA:一个主节点（Primary)、  一个延迟副节点(SEcondary)、一个仲裁节点(arbiter)PDA主节点延迟副节点仲裁节点名称PrimarySecondaryArbiter端口27017

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环境:Python:3.6.5mongodb:4.4.22192.168.1.104:29001主节点192.168.1.107:29001从节点192.168.1.106:29001仲裁节点 #!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importos,json,urllib,datetime,shutil,random,uuidfromrandomimportchoiceimportpymysqlimporttrace

环境:OS:Centos7mongodb:4.4.22 我们在副本集扩容的情况下,新加入节点一般设置priority和votes都为0,待新节点数据同步完成后再进行修改:主库上执行新增新的节点:myrepl:PRIMARY>rs.add({host:"192.168.1.107:29001",priority:0,votes:0})待同步完成后查看副本集配置 

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

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PSA架构的问题众所周知，PSA架构中如果Secondary发生故障会带来一系列的问题，包括Majority写入无法完成造成主库内存压力的增加重启主库需要更多的时间特殊情况下会导致数据的

论文题目：《EPSANet:AnEfficientPyramidSqueezeAttentionBlockonConvolutionalNeuralNetwork》 论文作者：HuZhang,KekeZu,JianLuetal.论文发表年份：2021.