YOLOv9改进 | 基础篇 | 提供YOLOv9全系列支持V9n、V9s、V9m、V9l、V9x的修改方式（全网独家首发）

news2024/9/23 23:32:25

一、本文介绍

大家好，本文给大家带来的是2024年2月21日全新发布的SOTA模型YOLOv9的补全教程（算是一种补全吧我个人认为），了解V7的读者都知道V7系列是不支持模型深度和宽度的修改的也就是没有办法像YOLOv8那样有多个版本（例如：V9n、V9s、V9m、V9l、V9x这样），所以我也是在YOLOv9最新版本的基础上给大家把这个共功能添加上了（修改模型的深度和宽度从而产生达到不同版本的效果），本文的内容均为我个人整理和撰写，创作不易，大家可以帮忙点赞评论支持一下！

专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

目录

一、本文介绍

二、模型获取和训练

2.1 训练教程

2.2 模型下载 

三、 添加多版本教程

3.1 修改一

3.2 修改二

3.3 修改三 

四、运行对比

4.1 gelan-n

4.1.1 gelan-n.yaml文件

4.1.2 运行截图 

4.2 gelan-s

4.2.1 gelan-s.yaml文件 

4.2.1 运行截图

4.3 gelan-m

4.3.1 gelan-m.yaml文件

4.3.2 运行截图 

4.4 gelan-l

4.4.1 gelan-l.yaml文件

4.4.1 运行截图 

4.5 gelan-x

4.5.1  gelan-x.yaml文件

4.5.1 运行截图 

五、全文总结 

二、模型获取和训练

2.1 训练教程

在开始之前大家肯定要学会训练自己的YOLOv9模型（比较特殊）所以我这里给大家总结了教程，大家有需要的可以点击下面的链接进行跳转到我另一篇的文章里（文章里详细介绍了如何训练、验证、导出、推理等功能）。

使用教程：YOLOv9 | 利用yolov9训练自己的数据集 -＞ 推理、验证（源码解读 + 手撕结构图）

2.2 模型下载 

YOLOv9已经开源在Github上了，地址如下->

官方论文地址： 官方论文地址点击即可跳转

官方代码地址： 官方代码地址点击即可跳转 

三、 添加多版本教程

下面给大家添加上教程，修改教程很简单大家看着修改即可。

3.1 修改一

首先我们下载完YOLOv9的官方代码之后，我们找到如下的文件'models/yolo.py'文件，在其中找到'def parse_model(d, ch):  # model_dict, input_channels(3)'。

下面的代码就是红框内的代码大家复制即可，省的自己可能打错字！ 

​
            if m in (RepNCSPELAN4,):
                args[1] = make_divisible(args[1] * gw, 8)
                args[2] = make_divisible(args[2] * gw, 8)
                args[3] = max(round(args[3] * gd), 1) if n > 1 else n

3.2 修改二

同样还是同一个文件我们往下翻一下找到'elif m is CBLinear:'然后按照我给的图片内修改即可，修改后的代码我以及提供了大家复制替换下即可。

            c2 = [int(x * gw) for x in args[0]]

3.3 修改三 

修改完上面之后我们可以找到我们的模型配置文件进行修改了，我这里以'models/detect/gelan.yaml'为例。进行修改，

修改后的yaml文件提供给大家！ 

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# gelan backbone
backbone:
  [
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 2

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 4

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 6

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 7-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 8
  ]

# gelan head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 9

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 12

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 15 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 18 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 21 (P5/32-large)

   # detect
   [[15, 18, 21], 1, DDetect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

到此就修改完了，此时我们的模型就支持修改深度和宽度系数了，修改的教程也很简单不知道为什么YOLOv7的作者不提供，所以这里我也是给其做了一个补全，其中修改一的修改方法主要是因为其yaml文件配置的参数都放到了args的位置所以不能直接插入到下面的判断里，所以大家注意不要修改错了！  

四、运行对比

上面我们提供了修改的教程，下面提供几个版本的yaml文件和运行截图供大家参考。

4.1 gelan-n

4.1.1 gelan-n.yaml文件

下面的两个参数是X版本对应的深度和宽度系数。

depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# gelan backbone
backbone:
  [
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 2

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 4

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 6

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 7-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 8
  ]

# gelan head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 9

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 12

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 15 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 18 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 21 (P5/32-large)

   # detect
   [[15, 18, 21], 1, DDetect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.1.2 运行截图 

 

 

4.2 gelan-s

4.2.1 gelan-s.yaml文件 

下面的两个参数是X版本对应的深度和宽度系数。

depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# gelan backbone
backbone:
  [
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 2

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 4

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 6

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 7-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 8
  ]

# gelan head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 9

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 12

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 15 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 18 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 21 (P5/32-large)

   # detect
   [[15, 18, 21], 1, DDetect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.2.1 运行截图

 

4.3 gelan-m

4.3.1 gelan-m.yaml文件

下面的两个参数是X版本对应的深度和宽度系数。

depth_multiple: 0.67  # model depth multiple
width_multiple: 0.75  # layer channel multiple

# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, AGPL-3.0 license

# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.67  # model depth multiple
width_multiple: 0.75  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]

# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.3.2 运行截图 

 

4.4 gelan-l

4.4.1 gelan-l.yaml文件

下面的两个参数是X版本对应的深度和宽度系数。

depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# gelan backbone
backbone:
  [
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 2

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 4

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 6

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 7-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 8
  ]

# gelan head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 9

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 12

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 15 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 18 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 21 (P5/32-large)

   # detect
   [[15, 18, 21], 1, DDetect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.4.1 运行截图 

 

4.5 gelan-x

4.5.1  gelan-x.yaml文件

下面的两个参数是X版本对应的深度和宽度系数。

depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1.33  # model depth multiple
width_multiple: 1.25  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# gelan backbone
backbone:
  [
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 0-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 2

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 4

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 6

   # avg-conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 7-P5/32

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 8
  ]

# gelan head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 9

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 12

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 15 (P3/8-small)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 12], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 18 (P4/16-medium)

   # avg-conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 9], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 21 (P5/32-large)

   # detect
   [[15, 18, 21], 1, DDetect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

4.5.1 运行截图 

 其他版本的这里就不提供了，主要就是修改其ymal文件中对应的深度和宽度系数即可，我上面对应的每个版本都已经提供了。

五、全文总结 

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YOLOv9改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，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，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏（目前免费订阅，后期不迷路），关注后续更多的更新~

专栏地址：YOLOv9有效涨点专栏-持续复现各种顶会内容-有效涨点-全网改进最全的专栏 

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IOC中Bean的生命周期

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生命周期的各个阶段： 可以分为三个阶段：产生-使用-销毁 又可以分四个阶段：四个阶段 实例化 ->属性注入->初始化 ->销毁 实例化后到使用的初始化过程： 属性赋值 ->处理各种Aware接口->实现BeanPostProcessor的b…
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【大厂AI课学习笔记NO.63】模型的维护

【大厂AI课学习笔记NO.63】模型的维护

说是模型的维护，其实这堂课都是在讲“在工业环境中开发和部署机器学习模型的流程”。 上图来自于我的笔记思维脑图，已经上传，要链接的访问的主页查看资源。 一路走来，我们学习了数据管理、模型学习、模型验证、模型部署等重要的步…
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js中Generator函数详解

js中Generator函数详解

定义： promise是为了解决回调地狱的难题出现的，那么 Generator 就是为了解决异步问题而出现的。 普通函数，如果调用它会立即执行完毕；Generator 函数，它可以暂停，不一定马上把函数体中的所有代码执行完毕…
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鸿蒙App开发新思路：小程序转App

鸿蒙App开发新思路：小程序转App

国家与国家之间错综复杂，在谷歌的安卓操作系统“断供”后，鸿蒙系统的市场化&独立化的道路便显而易见了。 2024年1月18日，华为宣布，不再兼容安卓的“纯血鸿蒙”--HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版最终面世，并与2024年Q4正…
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自己本地模拟内存数据库增删改查

自己本地模拟内存数据库增删改查

目录 学习初衷准备代码实现结果感谢阅读 学习初衷 用于满足自己的测试要求，不连接数据库，也不在意数据丢失 准备 maven依赖 org.springframework.boot spring-boot-starter-test test 代码实现 内存数据库（InMemoryDatabase&#xff0…
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AmzTrends x TiDB Serverless：通过云原生改造实现全局成本降低 80%

AmzTrends x TiDB Serverless：通过云原生改造实现全局成本降低 80%

本文介绍了厦门笛卡尔数据（AmzTrends）在面临数据存储挑战时，选择将其数据分析服务迁移到 TiDB Serverless 的思路和实践。通过全托管的数据库服务，AmzTrends 实现了全局成本降低 80% 的效果，同时也充分展示了 TiDB Ser…
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【活动】金三银四，前端工程师如何把握求职黄金期

【活动】金三银四，前端工程师如何把握求职黄金期

随着春意盎然的气息弥漫大地，程序员群体中也迎来了一年一度的“金三银四”求职热潮。这个时间段对于广大前端工程师而言，不仅象征着生机勃发的新起点，更是他们职业生涯中至关重要的转折点。众多知名公司在这一时期大规模开启招聘通道&#xf…
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Java面试题总结200道(二)

Java面试题总结200道(二)

26、简述Spring中Bean的生命周期？ 在原生的java环境中，一个新的对象的产生是我们用new()的方式产生出来的。在Spring的IOC容器中，将这一部分的工作帮我们完成了(Bean对象的管理)。既然是对象，就存在生命周期，也就是作用…
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机器人持续学习基准LIBERO系列9——数据集轨迹查看

机器人持续学习基准LIBERO系列9——数据集轨迹查看

0.前置 机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——…
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windows下安装npm

windows下安装npm

windows下安装了多个node.js如何切换npm。 下载nvm 下载nvm地址：https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases 安装nvm 这个是nodejs的安装位置，如果没有nodejs文件夹就新建一个(后来发现他会自动生成一个快捷方式) 设置setting.txt 打开安装…
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http 协议深入介绍

http 协议深入介绍

一，http 相关概念 （一）关键名词 1，互联网 是网络的网络，是所有类型网络的母集 2，因特网 世界上最大的互联网网络。即因特网概念从属于互联网概念。习惯上，大家把连接在因特网上的计算机都成…
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【大厂AI课学习笔记NO.66】TensorFlow

【大厂AI课学习笔记NO.66】TensorFlow

TensorFlow 这个框架，实在是太有名了，最近周红衣都在大力的宣传和讲解。 他说的是对的，人工智能，就是大力出奇迹，就是大量的算力，大量的数据，加上模型的加持，实现的智能感觉。 Goog…
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MWC 2024丨Smart Health搭载高通Aware平台—美格发布智能健康看护解决方案，开启健康管理新体验

MWC 2024丨Smart Health搭载高通Aware平台—美格发布智能健康看护解决方案，开启健康管理新体验

2月29日，在MWC 2024世界移动通信大会上，全球领先的无线通信模组及解决方案提供商——美格智能正式发布了新一代Cat.1模组SLM336Q，是中低速物联网应用场景的高性价比之选。本次还发布了首款搭载高通Aware™平台的智能看护解决方案MC303&#x…
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MATLAB知识点：for-end语句（简称for循环）

MATLAB知识点：for-end语句（简称for循环）

​讲解视频：可以在bilibili搜索《MATLAB教程新手入门篇——数学建模清风主讲》。​ MATLAB教程新手入门篇（数学建模清风主讲，适合零基础同学观看）_哔哩哔哩_bilibili 节选自​第4章：MATLAB程序流程控制 for-end语句&…
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探索Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式

探索Hadoop的三种运行模式：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式

目录 前言一、 单机模式二、 伪分布式模式三、 完全分布式模式（重点）3.1 准备工作3.2 配置集群3.2.1 配置core-site.xml 文件3.2.2 配置hdfs-site.xml 文件3.2.3 配置yarn-site.xml 文件3.2.4 配置mapred-site.xml 文件 3.3 启动集群3.3.1 配置workers3.…
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HTML+CSS：花式加载

HTML+CSS：花式加载

效果演示 实现了一个动态加载文本效果&#xff0c;通过定义变量和应用动画效果来实现文本的动态展示。 Code <div class"container"><h1>loading...</h1> </div>:root {--text-color: orangered; /* 定义文本颜色变量为橙红色 */--inner-st…
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[设计模式Java实现附plantuml源码~行为型]定义算法的框架——模板方法模式

[设计模式Java实现附plantuml源码~行为型]定义算法的框架——模板方法模式

前言&#xff1a; 为什么之前写过Golang 版的设计模式&#xff0c;还在重新写Java 版&#xff1f; 答&#xff1a;因为对于我而言&#xff0c;当然也希望对正在学习的大伙有帮助。Java作为一门纯面向对象的语言&#xff0c;更适合用于学习设计模式。 为什么类图要附上uml 因为很…
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RedisTemplate的坑人之处

RedisTemplate的坑人之处

使用long类型的值存入redis,用int类型无法取出 原因是因为代码中的key传递到内部进行序列化&#xff0c;不同类型的值序列化的结果不一样&#xff0c;就导致最终实际存入redis的key不一样 比如&#xff1a; int x1 假设序列化后是 1(int、Integer) long y1 就是 1(long,Long) …
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吴恩达deeplearning.ai:学习曲线决定下一步怎么做

吴恩达deeplearning.ai:学习曲线决定下一步怎么做

以下内容有任何不理解可以翻看我之前的博客哦&#xff1a;吴恩达deeplearning.ai专栏 学习曲线是一种图形表示方法&#xff0c;用于展示模型在训练过程中的学习表现&#xff0c;即模型的训练集和验证集上的性能如何随着训练时间的增加而变化。可以帮助我们了解模型的学习进度。…
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【大厂AI课学习笔记NO.65】机器学习框架和深度学习框架

【大厂AI课学习笔记NO.65】机器学习框架和深度学习框架

笔记思维脑图已上传&#xff0c;访问我的主页可下载。 https://download.csdn.net/download/giszz/88868909 广义上&#xff0c;机器学习框架包含了深度学习框架。 本质上&#xff0c;机器学习框架涵盖分类、回归、聚类、异常检测和数据准备等各种学习方法。 深度学习框架涵…
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