一、本文介绍 本文记录的是基于LSKNet的YOLO26骨干网络改进方法研究。 LSKNet利用大核卷积获取上下文信息进行辅助，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中不同物体的检测需求。 本文在YOLO26的基础上配置…

一、本文介绍 本文记录的是将ConvNeXt V2应用到YOLO26中的改进方法研究。 本文将ConvNeXt V2应用于YOLO26，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征…

一、本文介绍 本文记录的是利用PKINet优化YOLO26的目标检测方法研究。 在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征，并在YOLO26的基础上配置了原论文中PKINET_T, PKINET_S, PKINET_B三种模型，以满足不同的需求。 文章目录 一、本文介绍 二、…

一、本文介绍 本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLO26骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLO26的骨干网络中，提升YOLO26在目标检测任务中的精度和效率 。 本文在YOLO26…

提示工程架构师的“数据思维”：用数字提升提示吸引力 一、引言：为什么你的提示总差“一点感觉”？ 你有没有过这样的经历？ 花了10分钟写了一段自认为“完美”的提示： “帮我写一篇关于职场焦虑的文章，要实…

一、本文介绍 本文记录的是将RMT应用于YOLO26骨干网络的改进方法研究。 RMT通过构建基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵，引入显式空间先验，同时提出新的注意力分解形式，在不破坏空间衰减矩阵的前提下，以线性复杂度对全局信息进行稀疏建模。将RMT融入YOLO26的骨干网络，能够有效…

02.01.Nginx简介 01.1 背景介绍Nginx（"engine x"）一个具有高性能的 HTTP 和 反向代理 的 WEB服务器，同时也是一个 POP3/SMTP/IMAP代理服务器，是由伊戈尔赛索耶夫（俄罗斯人）使用C语言编写的，Nginx 的第…

轻流：用 YAML 风格文本表达串行/并行流程 为什么需要“轻流”？ 在日常开发中，我们经常需要描述一段执行顺序明确、结构简单的流程：“先校验权限，然后并行下载文件和加载配置，接着处理数据，最后同时写入结果并上…