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_1U_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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鸿蒙开发编辑器设置

首先需要知道如何打开设置页面&#xff0c;以下所有设置都需要在设置界面中进行修改&#xff0c;有三种方式可以打开&#xff0c; 1、编辑器左上角file菜单下的Setting菜单。 2、编辑器右上角的设置按钮 3、按快捷键 ctrlalts 注意不要和其他软件案件重复。 一、设置每次打开…

Netty常见的设计模式

简介 设计模式在软件开发中起着至关重要的作用&#xff0c;它们是解决常见问题的经过验证的解决方案。而Netty作为一个优秀的网络应用程序框架&#xff0c;同样也采用了许多设计模式来提供高性能和可扩展性。在本文中&#xff0c;我们将探讨Netty中使用的一些关键设计模式&…

记录一次API报文替换点滴

1. 需求 各位盆友在日常开发中&#xff0c;有没有遇到上游接口突然不合作了&#xff0c;临时需要切换其他接口的情况&#xff1f;这不巧了&#xff0c;博主团队近期遇到了&#xff0c;又尴尬又忐忑。 尴尬的是临时通知不合作了&#xff0c;事前没有任何提醒&#xff1b; 忐忑…

CentOS关闭 swap分区

临时关闭swap分区: swapoff -a # 永久关闭swap分区: sed -ri s/.*swap.*/#&/ /etc/fstab 或者 vim /etc/fstab free -m

MyBatis 四大核心组件之 ParameterHandler 源码解析

&#x1f680; 作者主页&#xff1a; 有来技术 &#x1f525; 开源项目&#xff1a; youlai-mall &#x1f343; vue3-element-admin &#x1f343; youlai-boot &#x1f33a; 仓库主页&#xff1a; Gitee &#x1f4ab; Github &#x1f4ab; GitCode &#x1f496; 欢迎点赞…

深入理解JVM设计的精髓与独特之处

这是Java代码的执行过程 从软件工程的视角去深入拆解&#xff0c;无疑极具吸引力&#xff1a;首个阶段仅依赖于源高级语言的细微之处&#xff0c;而第二阶段则仅仅专注于目标机器语言的特质。 不可否认&#xff0c;在这两个编译阶段之间的衔接&#xff08;具体指明中间处理步…

Python函数和模块的使用

我的博客 文章首发于公众号&#xff1a;小肖学数据分析 在开发过程中&#xff0c;函数和模块帮助我们将复杂的代码逻辑分解为可管理的部分&#xff0c;提升代码的可读性、可维护性和重用性。 本文将介绍如何在Python中有效利用函数和模块&#xff0c;提供详细的示例。 函数的…

el-date-picker 选择一个或多个日期

el-date-picker可选择多个日期 type“dates” 加个s即可 <div><span>el-date-picker选择多个日期</span><el-date-pickertype"dates"v-model"dateList"placeholder"选择一个或多个日期"></el-date-picker></di…

Graphics Profiler 使用教程

GraphicsProfiler 使用教程 1.工具简介&#xff1a;2.Navigation介绍2.1.打开安装好的Graphics Profiler。2.2.将手机连接到计算机&#xff0c;软件会在手机中安装一个GraphicsProfiler应用(该应用是无界面的&#xff09;。2.3.Show files list2.4.Record new trace2.4.1.Appli…

AcWing 1250. 格子游戏(并查集)

题目链接 活动 - AcWing本课程系统讲解常用算法与数据结构的应用方式与技巧。https://www.acwing.com/problem/content/1252/ 题解 当两个点已经是在同一个连通块中&#xff0c;再连一条边&#xff0c;就围成一个封闭的圈。一般用x * n y的形式将&#xff08;x, y&#xff0…

linux性能优化-上下文切换

如何理解上下文切换 Linux 是一个多任务操作系统&#xff0c;它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行&#xff0c;这是通过频繁的上下文切换、将CPU轮流分配给不同任务从而实现的。 CPU 上下文切换&#xff0c;就是先把前一个任务的 CPU 上下文&#xff08;CPU 寄存器和程序计数…

【网络安全技术】电子邮件安全PGP,SMIME

一、PGP&#xff08;Pretty Good Privacy&#xff09; PGP是一种邮件加密手段&#xff0c;他在发邮件一方加密&#xff0c;然后发给发送方邮件服务器&#xff0c;发送方邮件服务器再发送给接收方邮件服务器&#xff0c;然后接收方再从接收方邮件服务器pop出来&#xff0c;这整…

docker-compose单机容器编排

Dockerfile:先配置好文件&#xff0c;然后build&#xff0c;镜像-------->容器。 docker-conpose 既可以基于dockerfile,也可以基于镜像&#xff0c;一键式拉起镜像和容器。 docker-compose核心就是yml文件&#xff0c;可以定义容器的一切。通过yml配置&#xff0c;直接运行…