YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+修改教程+结构讲解)

一、本文介绍

本文给大家带来的改进内容是LSKNet（Large Kernel Selection, LK Selection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验部分我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验，其中包含大目标检测和小目标检测，mAP的平均涨点幅度在0.04-0.1之间(也有极个别的情况没有涨点)，同时官方的版本只提供了一个大版本，我在其基础上提供一个轻量化版本给大家选择，本文会先给大家对比试验的结果，供大家参考。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备    

训练结果对比图->  

实验部分：我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验，其中包含大目标检测和小目标检测，mAP的平均涨点幅度在0.04-0.1之间(也有极个别的情况没有涨点)

目录

一、本文介绍

二、LSKNet原理

2.1  LSKNet的基本原理

2.2 大型核选择（LK Selection）子块

2.3 前馈网络（FFN）子块

三、LSKNet核心代码

四、手把手教你添加LSKNet

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八

五、LSKNet的yaml文件

5.1 LSKNet的yaml文件版本1

5.2 LSKNet的yaml文件版本2 

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、LSKNet原理

论文地址： 官方论文地址

代码地址： 官方代码地址

2.1  LSKNet的基本原理

LSKNet（Large Selective Kernel Network）是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心优势在于能够动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。

LSKNet（大型选择性核网络）的基本原理包括以下关键组成部分：

1. 大型核选择（LK Selection）子块：这个子块能够动态地调整网络的感受野，以便根据需要捕获不同尺度的上下文信息。这使得网络能够根据遥感图像中对象的不同尺寸和复杂性调整其处理能力。

2. 前馈网络（FFN）子块：该子块用于通道混合和特征精炼。它由一个完全连接的层、一个深度卷积、一个GELU激活函数以及第二个完全连接的层组成。这些组件一起工作，提高了特征的质量并为分类和检测提供了必要的信息。

这两个子块共同构成LSKNet块，能够提供大范围的上下文信息，同时保持对细节的敏感度，这对于遥感目标检测尤其重要。

下面我将为大家展示四种不同的选择性机制模块的架构比较：

对于LSK模块：

1. 有一个分解步骤，似乎是用来处理大尺寸的卷积核（Large K）。
2. 接着是一个空间选择*步骤，可能用于选择或优化空间信息的特定部分。

这与其他三种模型的架构相比较，显示了LSK模块在处理空间信息方面可能有其独特的方法。具体来说，LSK模块似乎强调了在大尺寸卷积核上进行操作，这可能有助于捕获遥感图像中较大范围的上下文信息，这对于检测图像中的对象特别有用。空间选择步骤可能进一步增强了模型对于输入空间特征的选择能力，从而使其能够更加有效地聚焦于图像的重要部分。

2.2 大型核选择（LK Selection）子块

LSKNet的大型核选择（Large Kernel Selection, LK Selection）子块是其架构的核心组成部分之一。这个子块的功能是根据需要动态调整网络的感受野大小。通过这种方式，LSKNet能够根据遥感图像中不同对象的大小和上下文范围，调整处理这些对象所需的空间信息范围。

大型核选择子块与前馈网络（Feed-forward Network, FFN）子块一起工作。FFN子块用于通道混合和特征细化，它包括一个序列，这个序列由一个全连接层、一个深度卷积、一个GELU激活函数以及第二个全连接层组成。这种设计允许LSKNet块进行特征深度融合和增强，进一步提升了遥感目标检测的性能。

下面我将通过LSK（Large Selective Kernel）模块的概念性插图，展示LSKNet如何通过大型核选择子块和空间选择机制来处理遥感数据，从而使网络能够适应不同对象的长范围上下文需求。

1. Large Kernel Decomposition：原始输入X经过大核分解，使用两种不同的大型卷积核（Large K）进行处理，以捕获不同尺度的空间信息。

2. Channel Concatenation：两个不同的卷积输出U_1和U_2通过通道拼接组合在一起，这样可以在后续步骤中同时利用不同的空间特征。

3. Mixed Pooling：拼接后的特征图经过平均池化和最大池化的组合操作，然后与自注意力（SA）机制一起使用，以进一步强化特征图的关键区域。

4. Convolution and Spatial Selection：通过卷积操作和自注意力（SA）生成新的特征图，然后通过空间选择机制进一步增强对目标区域的关注。

5. Element Product and Sigmoid：使用Sigmoid函数生成一个掩码S，然后将这个掩码与特征图F进行元素乘积操作，得到最终的输出特征图Y。这一步骤用于加权特征图中更重要的区域，以增强网络对遥感图像中特定对象的检测能力。

整个LSK模块的设计强调了对遥感图像中不同空间尺度和上下文信息的有效捕获，这对于在复杂背景下准确检测小型或密集排布的目标至关重要。通过上述步骤的复合操作，LSK模块能够提升遥感目标检测的性能。

2.3 前馈网络（FFN）子块

LSKNet的前馈网络（Feed-forward Network, FFN）子块用于通道混合和特征精炼。该子块包含以下组成部分：

1. 全连接层：用于特征变换，提供网络额外的学习能力。
2. 深度卷积（depth-wise convolution）：用于在通道间独立地应用空间滤波，减少参数量的同时保持效果。
3. GELU激活函数：一种高斯误差线性单元，用于引入非线性，提高模型的表达能力。
4. 第二个全连接层：进一步变换和精炼特征。

这个FFN子块紧随LK Selection子块之后，作用是在保持特征空间信息的同时，增强网络在特征通道上的表示能力。通过这种设计，FFN子块有效地对输入特征进行了深度加工，提升了最终特征的质量，从而有助于提高整个网络在遥感目标检测任务中的性能。

三、LSKNet核心代码

将此代码复制粘贴到''ultralytics/nn/modules''目录下新建一个py文件我这里起名字为LSKNet.py，然后把代码复制粘贴进去即可，使用教程看章节四。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.modules.utils import _pair as to_2tuple
from timm.models.layers import DropPath, to_2tuple
from functools import partial
import warningsclass Mlp(nn.Module):def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):super().__init__()out_features = out_features or in_featureshidden_features = hidden_features or in_featuresself.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1)self.dwconv = DWConv(hidden_features)self.act = act_layer()self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1)self.drop = nn.Dropout(drop)def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = self.dwconv(x)x = self.act(x)x = self.drop(x)x = self.fc2(x)x = self.drop(x)return xclass LSKblock(nn.Module):def __init__(self, dim):super().__init__()self.conv0 = nn.Conv2d(dim, dim, 5, padding=2, groups=dim)self.conv_spatial = nn.Conv2d(dim, dim, 7, stride=1, padding=9, groups=dim, dilation=3)self.conv1 = nn.Conv2d(dim, dim // 2, 1)self.conv2 = nn.Conv2d(dim, dim // 2, 1)self.conv_squeeze = nn.Conv2d(2, 2, 7, padding=3)self.conv = nn.Conv2d(dim // 2, dim, 1)def forward(self, x):attn1 = self.conv0(x)attn2 = self.conv_spatial(attn1)attn1 = self.conv1(attn1)attn2 = self.conv2(attn2)attn = torch.cat([attn1, attn2], dim=1)avg_attn = torch.mean(attn, dim=1, keepdim=True)max_attn, _ = torch.max(attn, dim=1, keepdim=True)agg = torch.cat([avg_attn, max_attn], dim=1)sig = self.conv_squeeze(agg).sigmoid()attn = attn1 * sig[:, 0, :, :].unsqueeze(1) + attn2 * sig[:, 1, :, :].unsqueeze(1)attn = self.conv(attn)return x * attnclass Attention(nn.Module):def __init__(self, d_model):super().__init__()self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1)self.activation = nn.GELU()self.spatial_gating_unit = LSKblock(d_model)self.proj_2 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1)def forward(self, x):shorcut = x.clone()x = self.proj_1(x)x = self.activation(x)x = self.spatial_gating_unit(x)x = self.proj_2(x)x = x + shorcutreturn xclass Block(nn.Module):def __init__(self, dim, mlp_ratio=4., drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_cfg=None):super().__init__()if norm_cfg:self.norm1 = nn.BatchNorm2d(norm_cfg, dim)self.norm2 = nn.BatchNorm2d(norm_cfg, dim)else:self.norm1 = nn.BatchNorm2d(dim)self.norm2 = nn.BatchNorm2d(dim)self.attn = Attention(dim)self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio)self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=mlp_hidden_dim, act_layer=act_layer, drop=drop)layer_scale_init_value = 1e-2self.layer_scale_1 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)self.layer_scale_2 = nn.Parameter(layer_scale_init_value * torch.ones((dim)), requires_grad=True)def forward(self, x):x = x + self.drop_path(self.layer_scale_1.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.attn(self.norm1(x)))x = x + self.drop_path(self.layer_scale_2.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) * self.mlp(self.norm2(x)))return xclass OverlapPatchEmbed(nn.Module):""" Image to Patch Embedding"""def __init__(self, img_size=224, patch_size=7, stride=4, in_chans=3, embed_dim=768, norm_cfg=None):super().__init__()patch_size = to_2tuple(patch_size)self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=stride,padding=(patch_size[0] // 2, patch_size[1] // 2))if norm_cfg:self.norm = nn.BatchNorm2d(norm_cfg, embed_dim)else:self.norm = nn.BatchNorm2d(embed_dim)def forward(self, x):x = self.proj(x)_, _, H, W = x.shapex = self.norm(x)return x, H, Wclass LSKNet(nn.Module):def __init__(self, img_size=224, in_chans=3, dim=None,  embed_dims=[64, 128, 256, 512],mlp_ratios=[8, 8, 4, 4], drop_rate=0., drop_path_rate=0., norm_layer=partial(nn.LayerNorm, eps=1e-6),depths=[3, 4, 6, 3], num_stages=4,pretrained=None,init_cfg=None,norm_cfg=None):super().__init__()assert not (init_cfg and pretrained), \'init_cfg and pretrained cannot be set at the same time'if isinstance(pretrained, str):warnings.warn('DeprecationWarning: pretrained is deprecated, ''please use "init_cfg" instead')self.init_cfg = dict(type='Pretrained', checkpoint=pretrained)elif pretrained is not None:raise TypeError('pretrained must be a str or None')self.depths = depthsself.num_stages = num_stagesdpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))]  # stochastic depth decay rulecur = 0for i in range(num_stages):patch_embed = OverlapPatchEmbed(img_size=img_size if i == 0 else img_size // (2 ** (i + 1)),patch_size=7 if i == 0 else 3,stride=4 if i == 0 else 2,in_chans=in_chans if i == 0 else embed_dims[i - 1],embed_dim=embed_dims[i], norm_cfg=norm_cfg)block = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dims[i], mlp_ratio=mlp_ratios[i], drop=drop_rate, drop_path=dpr[cur + j], norm_cfg=norm_cfg)for j in range(depths[i])])norm = norm_layer(embed_dims[i])cur += depths[i]setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed)setattr(self, f"block{i + 1}", block)setattr(self, f"norm{i + 1}", norm)self.width_list = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))]def freeze_patch_emb(self):self.patch_embed1.requires_grad = False@torch.jit.ignoredef no_weight_decay(self):return {'pos_embed1', 'pos_embed2', 'pos_embed3', 'pos_embed4', 'cls_token'}  # has pos_embed may be betterdef get_classifier(self):return self.headdef reset_classifier(self, num_classes, global_pool=''):self.num_classes = num_classesself.head = nn.Linear(self.embed_dim, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()def forward_features(self, x):B = x.shape[0]outs = []for i in range(self.num_stages):patch_embed = getattr(self, f"patch_embed{i + 1}")block = getattr(self, f"block{i + 1}")norm = getattr(self, f"norm{i + 1}")x, H, W = patch_embed(x)for blk in block:x = blk(x)x = x.flatten(2).transpose(1, 2)x = norm(x)x = x.reshape(B, H, W, -1).permute(0, 3, 1, 2).contiguous()outs.append(x)return outsdef forward(self, x):x = self.forward_features(x)# x = self.head(x)return xclass DWConv(nn.Module):def __init__(self, dim=768):super(DWConv, self).__init__()self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, 1, 1, bias=True, groups=dim)def forward(self, x):x = self.dwconv(x)return xdef _conv_filter(state_dict, patch_size=16):""" convert patch embedding weight from manual patchify + linear proj to conv"""out_dict = {}for k, v in state_dict.items():if 'patch_embed.proj.weight' in k:v = v.reshape((v.shape[0], 3, patch_size, patch_size))out_dict[k] = vreturn out_dictdef LSKNET_Tiny():model = LSKNet(depths = [2, 2, 2, 2])return modelif __name__ == '__main__':model = LSKNet()inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640))for i in model(inputs):print(i.size())

四、手把手教你添加LSKNet

这个主干的网络结构添加起来算是所有的改进机制里最麻烦的了，因为有一些网络结构可以用yaml文件搭建出来，有一些网络结构其中的一些细节根本没有办法用yaml文件去搭建，用yaml文件去搭建会损失一些细节部分(而且一个网络结构设计很多细节的结构修改方式都不一样，一个一个去修改大家难免会出错)，所以这里让网络直接返回整个网络，然后修改部分 yolo代码以后就都以这种形式添加了，以后我提出的网络模型基本上都会通过这种方式修改，我也会进行一些模型细节改进。创新出新的网络结构大家直接拿来用就可以的。下面开始添加教程->

(同时每一个后面都有代码，大家拿来复制粘贴替换即可，但是要看好了不要复制粘贴替换多了)

同时下面的教程完全可以，大家也可以看我另一篇总结性的教程，里面包含了所有的修改方法。

 添加教程->YOLOv8改进 | 如何在网络结构中添加注意力机制、C2f、卷积、Neck、检测头 

修改一

我们复制网络结构代码到“ultralytics/nn/modules”目录下创建一个py文件复制粘贴进去 ，我这里起的名字是LSKNet。

​

修改二

找到如下的文件"ultralytics/nn/tasks.py" 在开始的部分导入我们的模型如下图。

(这里需要注意的是我提供了两个版本的，LSKNet网络，一个是轻量化的，一个是官方正常版本的，需要使用那个看个人需求，LSKNet是正常版本的，另一个是轻量化的。)

​

修改三 

添加如下两行代码！！！

​

修改四

找到七百多行大概把具体看图片，按照图片来修改就行，添加红框内的部分，注意没有()只是函数名。

​

        elif m in {LSKNet, LSKNET_Tiny}:m = m()c2 = m.width_list  # 返回通道列表backbone = True

修改五 

下面的两个红框内都是需要改动的。 

​

        if isinstance(c2, list):m_ = mm_.backbone = Trueelse:m_ = nn.Sequential(*(m(*args) for _ in range(n))) if n > 1 else m(*args)  # modulet = str(m)[8:-2].replace('__main__.', '')  # module typem.np = sum(x.numel() for x in m_.parameters())  # number paramsm_.i, m_.f, m_.type = i + 4 if backbone else i, f, t  # attach index, 'from' index, type

修改六 

如下的也需要修改，全部按照我的来。

​

代码如下把原先的代码替换了即可。 

        save.extend(x % (i + 4 if backbone else i) for x in ([f] if isinstance(f, int) else f) if x != -1)  # append to savelistlayers.append(m_)if i == 0:ch = []if isinstance(c2, list):ch.extend(c2)if len(c2) != 5:ch.insert(0, 0)else:ch.append(c2)

修改七

修改七和前面的都不太一样，需要修改前向传播中的一个部分， 已经离开了parse_model方法了。

可以在图片中开代码行数，没有离开task.py文件都是同一个文件。 同时这个部分有好几个前向传播都很相似，大家不要看错了，是70多行左右的！！！，同时我后面提供了代码，大家直接复制粘贴即可，有时间我针对这里会出一个视频。

​

代码如下->

    def _predict_once(self, x, profile=False, visualize=False):"""Perform a forward pass through the network.Args:x (torch.Tensor): The input tensor to the model.profile (bool):  Print the computation time of each layer if True, defaults to False.visualize (bool): Save the feature maps of the model if True, defaults to False.Returns:(torch.Tensor): The last output of the model."""y, dt = [], []  # outputsfor m in self.model:if m.f != -1:  # if not from previous layerx = y[m.f] if isinstance(m.f, int) else [x if j == -1 else y[j] for j in m.f]  # from earlier layersif profile:self._profile_one_layer(m, x, dt)if hasattr(m, 'backbone'):x = m(x)if len(x) != 5: # 0 - 5x.insert(0, None)for index, i in enumerate(x):if index in self.save:y.append(i)else:y.append(None)x = x[-1] # 最后一个输出传给下一层else:x = m(x)  # runy.append(x if m.i in self.save else None)  # save outputif visualize:feature_visualization(x, m.type, m.i, save_dir=visualize)return x

到这里就完成了修改部分，但是这里面细节很多，大家千万要注意不要替换多余的代码，导致报错，也不要拉下任何一部，都会导致运行失败，而且报错很难排查！！！很难排查！！！ 

修改八

这个Swin Transformer和其他的不太一样会导致计算的GFLOPs计算异常，所以需要额外修改一处， 我们找到如下文件'ultralytics/utils/torch_utils.py'按照如下的图片进行修改。

​

五、LSKNet的yaml文件

复制如下yaml文件进行运行！！！ 

5.1 LSKNet的yaml文件版本1

# 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, LSKNET_Tiny, []]  # 4- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 5# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 6- [[-1, 3], 1, Concat, [1]]  # 7 cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 8- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 9- [[-1, 2], 1, Concat, [1]]  # 10 cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]]  # 11 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 12- [[-1, 8], 1, Concat, [1]]  # 13 cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 14 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 15- [[-1, 5], 1, Concat, [1]]  # 16 cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]]  # 17 (P5/32-large)- [[11, 14, 17], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

5.2 LSKNet的yaml文件版本2 

# 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, LSKNet, []]  # 4- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 5# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 6- [[-1, 3], 1, Concat, [1]]  # 7 cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 8- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 9- [[-1, 2], 1, Concat, [1]]  # 10 cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]]  # 11 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 12- [[-1, 8], 1, Concat, [1]]  # 13 cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 14 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 15- [[-1, 5], 1, Concat, [1]]  # 16 cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]]  # 17 (P5/32-large)- [[11, 14, 17], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

六、成功运行记录 

下面是成功运行的截图，已经完成了有1个epochs的训练，图片太大截不全第2个epochs，这里改完之后打印出了点问题，但是不影响任何功能，后期我找时间修复一下这个问题。 

​

七、本文总结

到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备

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【51单片机系列】proteus中创建16x16LED点阵

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本文参考来源&#xff1a; Proteus8.6中16x16LED点阵制作教程【Proteus】16乘16点阵滚动播放 文章目录 一、测试proteus中的8x8点阵驱动方式1.1 测试电流通过方向1.2 测试行列控制接口 二、使用proteus中的8x8点阵制作16x16LED点阵三、测试制作的16x16LED点阵四、使用自制的16x…
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【Hive】

【Hive】

一、Hive是什么 Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统&#xff0c;将Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射成一张数据库表&#xff0c;同时提供了一种类SQL语言&#xff08;HQL&#xff09;&#xff0c;用于访问和分析存在Hadoop中的大型数据集。Hive的核心是将…
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Collecting Application Engine Performance Data 收集应用程序引擎性能数据

Collecting Application Engine Performance Data 收集应用程序引擎性能数据

You can collect performance data of any specific SQL action of an Application Engine program to address any performance issue. 您可以收集应用程序引擎程序的任何特定SQL操作的性能数据&#xff0c;以解决任何性能问题。 You can collect performance data of the S…
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【虹科分享】基于Redis Enterprise，LangChain，OpenAI 构建一个电子商务聊天机器人

【虹科分享】基于Redis Enterprise，LangChain，OpenAI 构建一个电子商务聊天机器人

如何构建你自己的商务聊天机器人&#xff1f;注意哦&#xff0c;是你自己的聊天机器人。一起来看看Redis Enterprise的向量检索是怎么帮你实现这个愿望的吧。 鉴于最近人工智能支持的API和网络开发工具的激增&#xff0c;似乎每个人都在将聊天机器人集成到他们的应用程序中。 …
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原生cesium、mars3d、supermap-cesium在vue3+vite中引入

原生cesium、mars3d、supermap-cesium在vue3+vite中引入

1. 原生cesium 需要下载 yarn add cesiumyarn add vite-plugin-cesium2. mars3d 需要下载 yarn add mars3d mars3d-cesiumyarn add vite-plugin-mars3d3. supermap-cesium 只需要引入官网下载的包&#xff0c;build文件夹下的cesium&#xff0c;以及项目中引入的其他cesiu…
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【深度学习】PHP操作mysql数据库总结

【深度学习】PHP操作mysql数据库总结

一.PHP数据库的扩展分类 1.MySQL 扩展是针对 MySQL 4.1.3 或更早版本设计的&#xff0c;是 PHP 与 MySQL数据库交互的早期扩展。由于其不支持 MySQL 数据库服务器的新特性&#xff0c;且安全性差&#xff0c;在项目开发中不建议使用&#xff0c;可用 MySQLi 扩展代替。 2.MySQ…
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Android BottomSheetBehavior(底部弹窗)

Android BottomSheetBehavior(底部弹窗)

目录 一、BottomSheetBehavior 介绍 二、BottomSheetBehavior 基本使用 2.1 在 CoordinatorLayout 中添加底部工作表&#xff1a; 2.2 在代码中获取 BottomSheetBehavior 实例&#xff1a; 2.3 设置工作表的状态&#xff0c;如展开、折叠等 2.4 工作表的状态 三、Bottom…
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嵌入式系统未来的发展趋势走向？？？

嵌入式系统未来的发展趋势走向？？？

人工智能和机器学习应用 模型优化&#xff1a; 为了在资源有限的嵌入式系统上运行&#xff0c;将会看到更多的努力投入到精简、优化和量化模型&#xff0c;以适应边缘计算的环境。 边缘推理&#xff1a; 嵌入式设备将更多地执行本地推理&#xff0c;而不是将所有数据发送到云端…
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【设计模式--行为型--命令模式】

【设计模式--行为型--命令模式】

设计模式--行为型--命令模式 命令模式定义结构案例优缺点使用场景 命令模式 定义 将一个请求封装为一个对象&#xff0c;使发出请求的责任和执行请求的责任分割开。这样两者之间通过命令对象进行沟通&#xff0c;这样方便将命令对象进行存储&#xff0c;传递&#xff0c;调用…
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城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法

城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法

文章信息 论文题目为《城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法》&#xff0c;该文于2021年发表于《交通运输系统工程与信息》上。文章考虑换入客流影响下列车时刻表与客流控制的协同优化问题&#xff0c;以最小化乘车延误人数为目标&#xff0c;以列车时刻表、客流控制和…
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java代码编写twitter授权登录

java代码编写twitter授权登录

在上一篇内容已经介绍了怎么申请twitter开放的API接口。 下面介绍怎么通过twitter提供的API&#xff0c;进行授权登录功能。 开发者页面设置 首先在开发者页面开启“用户认证设置”&#xff0c;点击edit进行信息编辑。 我的授权登录是个网页&#xff0c;并且只需要进行简单的…
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动物姿态估计：微调 YOLOv8 姿态模型

动物姿态估计：微调 YOLOv8 姿态模型

动物姿态估计是计算机视觉的一个研究领域&#xff0c;是人工智能的一个子领域&#xff0c;专注于自动检测和分析图像或视频片段中动物的姿势和位置。目标是确定一种或多种动物的身体部位&#xff08;例如头部、四肢和尾巴&#xff09;的空间排列。这项技术具有广泛的应用&#…
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uniapp 单选按钮 选中默认设备

uniapp 单选按钮 选中默认设备

需求1&#xff1a;选中默认设备&#xff0c;113 和114 和139都可以选中一个默认设备 选中多个默认设备方法&#xff1a; async toSwitch(typeItem, title) {const res await this.setDefaultDev(typeItem.ibdr_devsn, typeItem.ibdr_pid)if (!res) {this.common.toast(切换默…
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关于在Java中打印三角形图形的汇总

关于在Java中打印三角形图形的汇总

前面写过一些关于打印三角形图形代码的文章&#xff0c;这里进行了汇总&#xff0c;话不多说&#xff0c;直接上代码&#xff1a; /*** 关于打印三角形的汇总*/ public class Work1 {public static void main(String[] args) {int num 5;/** 打印如下图形&#xff1a;* ** …
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OPCServer KEPServer安装和使用

OPCServer KEPServer安装和使用

OPCServer KEPServer安装和使用 简介 KEPServer软件是免费的&#xff0c;驱动收费&#xff0c;每天2小时试用时间, 免费用来模拟仿真是很不错的选择 OPC DA 和OPC UA都支持 中文官网地址: https://www.kepware.com/zh-cn/ 中文官方文档&#xff08;经常有更新&#xff0c;其…
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分库分表及ShardingShpere-proxy数据分片

分库分表及ShardingShpere-proxy数据分片

为什么需要分库&#xff1f; 随着数据量的急速上升&#xff0c;单个数据库可能会QPS过高导致读写耗时过长而出现性能瓶颈&#xff0c;所以需要考虑拆分数据库&#xff0c;将数据库分布在不同实例上提升数据库可用性。主要的原因有如下&#xff1a; 磁盘存储。业务量剧增&…
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