YOLOv8改进 | 融合改进 | C2f融合Faster-GELU模块提升检测速度【完整代码 + 主要代码解析】

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本文介绍一种部分卷积（PConv）以高效提取特征，减少冗余计算和内存访问。基于PConv，构建了FasterNet神经网络，它在多种设备上运行更快，且机会不影响视觉任务的准确性。此外，卷积的机会函数将替换为GELU。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。 

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目录

1. 原理

2. 将C2f_Faster添加到yolov8网络中

2.1 C2f_Faster 代码实现

 2.2 Faster_Block_CGLU的神经网络模块代码解析

2.3 更改init.py文件

2.4 添加yaml文件

2.5 注册模块

2.6 执行程序

3. 完整代码分享

4. GFLOPs

5. 进阶

6. 总结

1. 原理

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GELU（Gaussian Error Linear Unit）激活函数是一种用于神经网络的非线性激活函数。它的主要原理基于将输入按其值进行加权，而不是像ReLU那样通过输入的符号来控制输出。

GELU的主要原理：

  1. 数学表达式：GELU的表达式为\text{GELU}(x) = x \Phi(x)，其中\Phi(x) 是标准高斯分布的累积分布函数（CDF）。这意味着GELU函数的输出是输入值与输入值在标准正态分布中小于等于它的概率的乘积。

  2. 输入值的加权：不同于ReLU（直接将输入小于零的部分置为零），GELU通过 \Phi(x) 平滑地控制输入的通过情况。对于较大的正输入，GELU近似为输入本身；对于负输入，GELU将其逐渐减小到接近零，而不是直接变为零。

  3. 近似计算：GELU函数可以近似为以下公式，以便提高计算效率：\text{GELU}(x) \approx 0.5x(1 + \tanh[\sqrt{2/\pi}(x + 0.044715x^3)]) 这种近似形式保留了GELU的核心特性，并在计算速度上有所提升。

  4. 与ReLU和ELU的比较：GELU的非线性特性在多个任务中表现出色，例如计算机视觉、自然语言处理和语音识别。相比于ReLU和ELU，GELU能够更好地处理输入噪声，并且在没有丢弃的情况下表现出更低的训练损失。

通过这种平滑的处理方式，GELU在确保非线性的同时，能够在一定程度上保留输入的特性，这有助于网络更好地拟合复杂的数据分布。

2. 将C2f_Faster添加到yolov8网络中

2.1 C2f_Faster 代码实现

关键步骤一: 将下面代码粘贴到在/ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.py中，并在该文件的__all__中添加“C2f_Faster_CGLU”


from timm.models.layers import DropPath
class Partial_conv3(nn.Module):def __init__(self, dim, n_div=4, forward='split_cat'):super().__init__()self.dim_conv3 = dim // n_divself.dim_untouched = dim - self.dim_conv3self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False)if forward == 'slicing':self.forward = self.forward_slicingelif forward == 'split_cat':self.forward = self.forward_split_catelse:raise NotImplementedErrordef forward_slicing(self, x):# only for inferencex = x.clone()   # !!! Keep the original input intact for the residual connection laterx[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :])return xdef forward_split_cat(self, x):# for training/inferencex1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1)x1 = self.partial_conv3(x1)x = torch.cat((x1, x2), 1)return xclass ConvolutionalGLU(nn.Module):def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.) -> None:super().__init__()out_features = out_features or in_featureshidden_features = hidden_features or in_featureshidden_features = int(2 * hidden_features / 3)self.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features * 2, 1)self.dwconv = nn.Sequential(nn.Conv2d(hidden_features, hidden_features, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True, groups=hidden_features),act_layer())self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1)self.drop = nn.Dropout(drop)# def forward(self, x):#     x, v = self.fc1(x).chunk(2, dim=1)#     x = self.dwconv(x) * v#     x = self.drop(x)#     x = self.fc2(x)#     x = self.drop(x)#     return xdef forward(self, x):x_shortcut = xx, v = self.fc1(x).chunk(2, dim=1)x = self.dwconv(x) * vx = self.drop(x)x = self.fc2(x)x = self.drop(x)return x_shortcut + xclass Faster_Block_CGLU(nn.Module):def __init__(self,inc,dim,n_div=4,mlp_ratio=2,drop_path=0.1,layer_scale_init_value=0.0,pconv_fw_type='split_cat'):super().__init__()self.dim = dimself.mlp_ratio = mlp_ratioself.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()self.n_div = n_divself.mlp = ConvolutionalGLU(dim)self.spatial_mixing = Partial_conv3(dim,n_div,pconv_fw_type)self.adjust_channel = Noneif inc != dim:self.adjust_channel = Conv(inc, dim, 1)if layer_scale_init_value > 0:self.layer_scale = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)self.forward = self.forward_layer_scaleelse:self.forward = self.forwarddef forward(self, x):if self.adjust_channel is not None:x = self.adjust_channel(x)shortcut = xx = self.spatial_mixing(x)x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x))return xdef forward_layer_scale(self, x):shortcut = xx = self.spatial_mixing(x)x = shortcut + self.drop_path(self.layer_scale.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(x))return xclass C3_Faster_CGLU(C3):def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)c_ = int(c2 * e)  # hidden channelsself.m = nn.Sequential(*(Faster_Block_CGLU(c_, c_) for _ in range(n)))class C2f_Faster_CGLU(C2f):def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)self.m = nn.ModuleList(Faster_Block_CGLU(self.c, self.c) for _ in range(n))

 2.2 Faster_Block_CGLU的神经网络模块代码解析

这段代码定义一个名为Faster_Block_CGLU的神经网络模块，主要包括了卷积操作、空间混合操作以及层级缩放。卷积函数使用的是带有GELU激活函数的ConvolutionalGLU。

代码结构和关键部分：

  1. 构造函数 (__init__):

    • inc: 输入通道数。

    • dim: 输出通道数。

    • n_div: 空间混合操作中使用的通道划分因子，默认值为4。

    • mlp_ratio: MLP（多层感知器）中通道的扩展比例。

    • drop_path: DropPath的概率，用于随机丢弃通道以增强模型的鲁棒性。

    • layer_scale_init_value: 用于层级缩放的初始化值。

    • pconv_fw_type: 部分卷积的前向传播类型（split_cat是默认值）。

  2. ConvolutionalGLU (Gated Linear Unit with Convolution):

    • self.mlp = ConvolutionalGLU(dim)：这是一个使用GELU激活函数的卷积操作，通常用于引入非线性特性。

    • GELU在这里用作激活函数，可以帮助网络更有效地捕捉输入特征的细微变化。

  3. 空间混合 (Partial_conv3):

    • self.spatial_mixing = Partial_conv3(dim, n_div, pconv_fw_type)：这部分处理输入特征的空间信息，通过部分卷积操作实现。

  4. 通道调整 (adjust_channel):

    • 如果输入通道数inc与输出通道数dim不匹配，会通过一个1x1卷积层调整通道数，以便匹配后续操作。

  5. 层级缩放 (layer_scale):

    • 如果layer_scale_init_value大于0，将初始化一个可训练的缩放参数self.layer_scale。这部分通过在前向传播时对特征进行缩放来增强模型的学习能力。

前向传播 (forward) 和带层级缩放的前向传播 (forward_layer_scale):

  • forward:

    • 如果通道数需要调整，首先会通过adjust_channel进行处理。

    • 然后通过spatial_mixing进行空间信息的混合。

    • 最后通过mlp（此处即使用了GELU激活函数的卷积层）处理，并加上shortcut连接（残差连接）后的结果返回。

  • forward_layer_scale:

    • 这一部分与forward类似，不同的是，mlp输出会先乘以layer_scale再进行残差连接。这样可以对特征进行更加精细的控制。

总结：

这段代码实现了一个基于卷积的模块Faster_Block_CGLU，其中卷积操作采用了GELU激活函数。GELU使得这个模块能够更灵活地处理输入特征，尤其是在处理具有复杂模式的数据时。

2.3 更改init.py文件

关键步骤二：修改modules文件夹下的__init__.py文件，先导入函数   

 然后在下面的__all__中声明函数 

2.4 添加yaml文件

关键步骤三：在/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8下面新建文件yolov8_Faster_Block_CGLU.yaml文件，粘贴下面的内容

  • OD【目标检测】
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8- [-1, 6, C2f_Faster_CGLU, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16- [-1, 6, C2f_Faster_CGLU, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [512]]  # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [256]]  # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [512]]  # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [1024]]  # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)
  • Seg【语义分割】
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8- [-1, 6, C2f_Faster_CGLU, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16- [-1, 6, C2f_Faster_CGLU, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [512]]  # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [256]]  # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [512]]  # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5- [-1, 3, C2f_Faster_CGLU, [1024]]  # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Segment(P3, P4, P5)

温馨提示：因为本文只是对yolov8基础上添加模块，如果要对yolov8n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple 和 width_multiple。不明白的同学可以看这篇文章： yolov8yaml文件解读——点击即可跳转  

2.5 注册模块

关键步骤四：在task.py的parse_model函数中注册

2.6 执行程序

在train.py中，将model的参数路径设置为yolov8_Faster_Block_CGLU.yaml的路径

建议大家写绝对路径，确保一定能找到

from ultralytics import YOLO
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from pathlib import Pathif __name__ == '__main__':# 加载模型model = YOLO("ultralytics/cfg/v8/yolov8.yaml")  # 你要选择的模型yaml文件地址# Use the modelresults = model.train(data=r"你的数据集的yaml文件地址",epochs=100, batch=16, imgsz=640, workers=4, name=Path(model.cfg).stem)  # 训练模型

 🚀运行程序，如果出现下面的内容则说明添加成功🚀 

                   from  n    params  module                                       arguments0                  -1  1       464  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [3, 16, 3, 2]1                  -1  1      4672  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [16, 32, 3, 2]2                  -1  1      3448  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [32, 32, 1, True]3                  -1  1     18560  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [32, 64, 3, 2]4                  -1  2     18296  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [64, 64, 2, True]5                  -1  1     73984  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 128, 3, 2]6                  -1  2     71536  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [128, 128, 2, True]7                  -1  1    295424  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 256, 3, 2]8                  -1  1    207868  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [256, 256, 1, True]9                  -1  1    164608  ultralytics.nn.modules.block.SPPF            [256, 256, 5]10                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']11             [-1, 6]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]12                  -1  1     85176  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [384, 128, 1]13                  -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample         [None, 2, 'nearest']14             [-1, 4]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]15                  -1  1     21564  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [192, 64, 1]16                  -1  1     36992  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [64, 64, 3, 2]17            [-1, 12]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]18                  -1  1     60600  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [192, 128, 1]19                  -1  1    147712  ultralytics.nn.modules.conv.Conv             [128, 128, 3, 2]20             [-1, 9]  1         0  ultralytics.nn.modules.conv.Concat           [1]21                  -1  1    240636  ultralytics.nn.modules.block.C2f_Faster_CGLU [384, 256, 1]22        [15, 18, 21]  1    897664  ultralytics.nn.modules.head.Detect           [80, [64, 128, 256]]
YOLOv8_faster_CGLU summary: 265 layers, 2349204 parameters, 2349188 gradients, 6.8 GFLOPs

3. 完整代码分享

https://pan.baidu.com/s/1WKs66u904YmY2wZOlCdYDw?pwd=3kg6

 提取码: 3kg6 

4. GFLOPs

关于GFLOPs的计算方式可以查看：百面算法工程师 | 卷积基础知识——Convolution

未改进的YOLOv8nGFLOPs

img

改进后的GFLOPs

5. 进阶

可以与其他的注意力机制或者损失函数等结合，进一步提升检测效果

6. 总结

Faster_Block_CGLU 是一个神经网络模块，结合了卷积、空间混合和层级缩放操作。它使用GELU激活函数来增强卷积层的非线性表达能力，能够灵活处理复杂输入特征。模块中的卷积操作由 `ConvolutionalGLU` 实现，并通过 `Partial_conv3` 进行空间信息的混合。当输入通道数与输出通道数不匹配时，使用 1x1 卷积进行调整。此外，通过残差连接和可选的层级缩放机制，模块能够在前向传播中更加精细地控制特征流，从而提高模型的学习能力。

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一、操作系统 0.内存管理 01.什么是虚拟内存？为什么需要虚拟内存？ 虚拟内存为程序提供比实际物理内存更大的内存空间，同时提高内存管理的灵活性和系统的多任务处理能力。虚拟地址空间就是进程所能看到的内存空间，这段空间是连续…
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【案例61】update driver error

【案例61】update driver error

问题现象 顾问在保存数据源时报“update driver error”错误，重启服务器，重启sysConfig.bat后问题依旧。 问题分析 之前碰到这类问题发现是权限的问题。所以先去检查了相关文件夹的权限。 查看控制台发现客户用的是非Administrator用户登录&#xff0…
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数学建模2024国赛时间及事项安排

数学建模2024国赛时间及事项安排

2024年的全国大学生数学建模竞赛即将拉开帷幕。考虑到许多同学可能是首次参与此类赛事，尚不清楚如何进行有效的时间安排，博主在此整理了以往参赛的经验和时间管理策略，希望能为大家提供一些有益的参考，更从容地应对国赛。 本届全国…
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网络安全 DVWA通关指南 DVWA File Upload（文件上传）

网络安全 DVWA通关指南 DVWA File Upload（文件上传）

DVWA File Upload（文件上传） 文章目录 DVWA File Upload（文件上传）修复建议 LowMediumHighImpossible 修复建议 1、使用白名单限制可以上传的文件扩展名 2、注意0x00截断攻击（PHP更新到最新版本） 3、对上传…
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出口MID电能表到欧洲市场

出口MID电能表到欧洲市场

出口MID电能表到欧洲市场！ 浙江永泰隆电子有限公司在研发和将MID能量计出口到欧盟市场方面具有丰富的经验。以下是突显该公司专业性的概述： 公司概况： 浙江永泰隆电子有限公司是一家专注于先进能量测量解决方案的制造商，特别是…
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【栈】| 力扣高频题: 有效的括号

【栈】| 力扣高频题: 有效的括号

🎗️ 主页：小夜时雨 🎗️专栏：算法题 🎗️如何活着，是我找寻的方向 目录 1. 题目解析2. 代码 1. 题目解析 题目链接: 力扣20：https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/description/ 本…
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linux系统中USB模块基本原理分析

linux系统中USB模块基本原理分析

大家好，今天主要给大家分享一下，USB设备的发展历程。 第一：USB发展变化 随着时代的发展，USB模块也随之不断的升级。 USB1.1:规范了USB低全速传输; USB2.0:规范了USB高速传输，采用NRZI(反向不归零)编码(NRZI采用8bit编码方式)，位填充(在数据进行NRZI编码前…
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虚幻5|制作玩家血量，体力（还未编辑，只用于引用）

虚幻5|制作玩家血量，体力（还未编辑，只用于引用）

未编写，仅引用 优化后： 把增加生命，减少生命，也可以用在体力里，更改如下 限制浮点，如果血量或体力按10来扣，如果你的血量降低到5，那么就会以5的数值来扣，而不会扣成-5…
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es 7.17.23安装ik插件启动失败，access denied，Permission

es 7.17.23安装ik插件启动失败，access denied，Permission

情况简述 windows平台，下载了7.17.23的es以及7.17.23的ik分词器的zip包之后（ 下载地址（官方推荐的）：Index of: analysis-ik/stable/ ），解压该ik的包到es的plugins下，目录结构&…
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Webpack中的 HTTP 压缩

Webpack中的 HTTP 压缩

http压缩介绍 http压缩，是指一种内置在服务器和客户端之间改进传输速度和带宽利用率的方式。 http 压缩的流程： http 数据在服务器发送前，通过 webpack配置进行压缩；兼容的浏览器在向服务器发送请求时，在请求头中会…
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删除Vue2残留配置文件解决异常：Cannot find module ‘@vue/babel-plugin-transform-vue-jsx‘

删除Vue2残留配置文件解决异常：Cannot find module ‘@vue/babel-plugin-transform-vue-jsx‘

背景 完成Vue2代码升级为Vue3后，将新代码上传至代码库。在修改源代码库代码后，启动项目，提示：Cannot find module ‘vue/babel-plugin-transform-vue-jsx‘，尝试安装该第三方库后仍然无效。 解决方案： 删…
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带你快速了解WEB应用服务器TOMCAT

带你快速了解WEB应用服务器TOMCAT

目录 一、WEB技术 1.1 HTTP协议和B/S 结构 1.2 前端三大核心技术 1.2.1 HTML 1.2.2 CSS（Cascading Style Sheets）层叠样式表 1.2.3 JavaScript 二 WEB框架 2.1 web资源和访问 2.2 后台应用架构 2.2.1 单体架构 2.2.2 微服务 2.2.3 单体架构和…
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QtCreator错误：Qt没有被正确安装，请运行make install（适用Qt4、Qt5、Qt6）

QtCreator错误：Qt没有被正确安装，请运行make install（适用Qt4、Qt5、Qt6）

一、问题环境 （1）Windows 10企业版，64位 （2）Visual Studio 2019 （3）Qt5.12.12 x64版本（自己编译） （4）Qt Creator 12.0.1 二、问题描述&#…
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使用CORS解决跨域问题

使用CORS解决跨域问题

CORS（Cross-Origin Resource Sharing）跨域资源共享 因为浏览器的同源策略才出现了跨域问题。 CORS是一套机制，用于浏览器校验跨域请求。 它的基本理念是： 只要服务器明确表示允许，则校验通过服务器明确拒绝或没有表…
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NAT网关产品手册

NAT网关产品手册

产品用途 SG-NAT-410 网关支持 IP 地址跨网段和通讯端口的转换，为不方便修改参数的以太网通讯设备的信息化联网提供便捷的解决方案。网关有 1 个两口以太网交换机接口(LAN 口 ) 和 1 个单口以太网通讯接口 (WAN 口 ) 。不对原系统做任何硬件和软件修改&…
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