YOLOv9改进策略 | 添加注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）

news2024/12/22 0:04:03

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。

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、Triplet Attention机制原理

2.1 Triplet Attention的基本原理 

2.2 Triplet Attention和其它简单注意力机制的对比 

2.3 Triplet Attention的实现流程

三、Triplet Attention的核心代码

四、手把手教你添加Triplet Attention

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 Triplet Attention的yaml文件

4.2.1 Triplet Attention的yaml文件一

4.2.2 Triplet Attention的yaml文件二

4.3 Triplet Attention运行成功截图

五、本文总结 

二、Triplet Attention机制原理

​

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

​

2.1 Triplet Attention的基本原理 

三重注意力（Triplet Attention）的基本原理是利用三支结构捕获输入数据的跨维度交互，从而计算注意力权重。这个方法能够构建输入通道或空间位置之间的相互依赖性，而且计算代价小。三重注意力由三个分支组成，每个分支负责捕获空间维度H或W与通道维度C之间的交互特征。通过对每个分支中的输入张量进行排列变换，然后通过Z池操作和一个大小为k×k的卷积层，生成注意力权重。这些权重是通过一个S形激活层生成的，然后应用于排列变换后的输入张量，再变换回原来的输入形状 

三重注意力（Triplet Attention）的主要改进点包括：

  1. 跨维度的注意力权重计算: 通过一个创新的三支结构捕获通道、高度、宽度三个维度之间的交互关系来计算注意力权重。

  2. 旋转操作和残差变换: 通过旋转输入张量和应用残差变换来建立不同维度间的依赖，这是三重注意力机制中的关键步骤。

  3. 维度间依赖性的重要性: 强调在计算注意力权重时，捕获跨维度依赖性的重要性，这是三重注意力的核心直觉和设计理念。

下面的图片是三重注意力的一个抽象表示图，展示了三个分支如何捕获跨维度交互。图中的每个子图表示三重注意力中的一个分支： 

​

1. 分支（a）: 这个分支直接处理输入张量，没有进行旋转，然后通过残差变换来提取特征。

2. 分支（b）: 这个分支首先沿着宽度（W）和通道（C）的维度旋转输入张量，然后进行残差变换。

3. 分支（c）: 这个分支沿着高度（H）和通道（C）的维度旋转输入张量，之后同样进行残差变换。

总结：通过这样的设计，三重注意力模型能够有效地捕获输入张量中的空间和通道维度之间的交互关系。这种方法使模型能够构建通道与空间位置之间的相互依赖性，提高模型对特征的理解能力。

2.2 Triplet Attention和其它简单注意力机制的对比 

下面的图片是论文中三重注意力机制和其它注意力机制的一个对比大家有兴趣可以看看，横向扩展以下自己的知识库。

​

这张图片是一幅对比不同注意力模块的图示，其中包括：

1.Squeeze Excitation (SE) Module:
这个模块使用全局平均池化 (Global Avg Pool) 生成通道描述符，接着通过两个全连接层（1x1 Conv），中间使用ReLU激活函数，最后通过Sigmoid函数生成每个通道的权重。

2. Convolutional Block Attention Module (CBAM):
首先使用全局平均池化和全局最大池化（GAP + GMP）结合，再通过一个卷积层和ReLU激活函数，最后经过另一个卷积层和Sigmoid函数生成注意力权重。

3. Global Context (GC) Module:
从一个1x1卷积层开始，经过Softmax函数进行归一化，接着进行另一个1x1卷积，然后使用LayerNorm和最终的1x1卷积，通过广播加法结合原始特征图。

4. Triplet Attention (我们的方法):
分为三个分支，每个分支进行不同的处理：通道池化后的7x7卷积，Z池化，再接一个7x7卷积，然后是批量归一化和Sigmoid函数。每个分支都有一个Permute操作来调整维度。最后，三个分支的结果通过平均池化聚合起来生成最终的注意力权重。

每种模块都设计用于处理特征图（C x H x W），其中C是通道数，H是高度，W是宽度。这些模块通过不同方式计算注意力权重，增强网络对特征的重要部分的关注度，从而在各种视觉任务中提高性能。图片中的符号⊗代表矩阵乘法，⊕代表广播元素级加法。

2.3 Triplet Attention的实现流程

下面的图片是三重注意力（Triplet Attention）的具体实现流程图。图中详细展示了三个分支如何处理输入张量，并最终合成三重注意力。下面是对这个过程的描述： 

​

  1. 上部分支: 负责计算通道维度C和空间维度W的注意力权重。这个分支对输入张量进行Z池化（Z-Pool）操作，然后通过一个卷积层（Conv），接着用Sigmoid函数生成注意力权重。

  2. 中部分支: 负责捕获通道维度C与空间维度H和W之间的依赖性。这个分支首先进行相同的Z池化和卷积操作，然后同样通过Sigmoid函数生成注意力权重。

  3. 下部分支: 用于捕获空间维度之间的依赖性。这个分支保持输入的身份（Identity，即不改变输入），执行Z池化和卷积操作，之后也通过Sigmoid函数生成注意力权重。

每个分支在生成注意力权重后，会对输入进行排列（Permutation），然后将三个分支的输出进行平均聚合（Avg），最终得到三重注意力输出。

这种结构通过不同的旋转和排列操作，能够综合不同维度上的信息，更好地捕获数据的内在特征，同时这种方法在计算上是高效的，并且可以作为一个模块加入到现有的网络架构中，增强网络对复杂数据结构的理解和处理能力。

三、Triplet Attention的核心代码

使用方式看章节四！

import torch
import torch.nn as nn

__all__ = ['TripletAttention']

def autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation
    # Pad to 'same' shape outputs
    if d > 1:
        k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # actual kernel-size
    if p is None:
        p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # auto-pad
    return p


class Conv(nn.Module):
    # Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)
    default_act = nn.SiLU()  # default activation

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))

    def forward_fuse(self, x):
        return self.act(self.conv(x))

class BasicConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, relu=True,
                 bn=True, bias=False):
        super(BasicConv, self).__init__()
        self.out_channels = out_planes
        self.conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding,
                              dilation=dilation, groups=groups, bias=bias)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_planes, eps=1e-5, momentum=0.01, affine=True) if bn else None
        self.relu = nn.ReLU() if relu else None

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        if self.bn is not None:
            x = self.bn(x)
        if self.relu is not None:
            x = self.relu(x)
        return x


class ZPool(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.cat((torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x, 1).unsqueeze(1)), dim=1)


class AttentionGate(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AttentionGate, self).__init__()
        kernel_size = 7
        self.compress = ZPool()
        self.conv = BasicConv(2, 1, kernel_size, stride=1, padding=(kernel_size - 1) // 2, relu=False)

    def forward(self, x):
        x_compress = self.compress(x)
        x_out = self.conv(x_compress)
        scale = torch.sigmoid_(x_out)
        return x * scale


class TripletAttention(nn.Module):
    def __init__(self, no_spatial=False):
        super(TripletAttention, self).__init__()
        self.cw = AttentionGate()
        self.hc = AttentionGate()
        self.no_spatial = no_spatial
        if not no_spatial:
            self.hw = AttentionGate()

    def forward(self, x):
        x_perm1 = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        x_out1 = self.cw(x_perm1)
        x_out11 = x_out1.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        x_perm2 = x.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        x_out2 = self.hc(x_perm2)
        x_out21 = x_out2.permute(0, 3, 2, 1).contiguous()
        if not self.no_spatial:
            x_out = self.hw(x)
            x_out = 1 / 3 * (x_out + x_out11 + x_out21)
        else:
            x_out = 1 / 2 * (x_out11 + x_out21)
        return x_out

四、手把手教你添加Triplet Attention

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

我们找到如下的目录'yolov9-main/models'在这个目录下创建一个文件目录(注意是目录，因为我这个专栏会出很多的更新，这里用一种一劳永逸的方法)文件目录起名modules，然后在下面新建一个文件，将我们的代码复制粘贴进去。

​

​4.1.2 修改二

然后新建一个__init__.py文件，然后我们在里面添加一行代码。注意标记一个'.'其作用是标记当前目录。

​

4.1.3 修改三 

然后我们找到如下文件''models/yolo.py''在开头的地方导入我们的模块按照如下修改->

(如果你看了我多个改进机制此处只需要添加一个即可，无需重复添加)

​​​​

4.1.4 修改四

然后我们找到parse_model方法，按照如下修改->

        elif m in {TripletAttention}:
            c2 = ch[f]
            args = [c2, *args]

到此就修改完成了，复制下面的ymal文件即可运行。

4.2 Triplet Attention的yaml文件

4.2.1 Triplet Attention的yaml文件一

下面的配置文件为我修改的Triplet Attention的位置，参数的位置里面什么都不用添加空着就行，大家复制粘贴我的就可以运行，同时我提供多个版本给大家，根据我的经验可能涨点的位置。

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1  # model depth multiple
width_multiple: 1  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# YOLOv9 backbone
backbone:
  [
   [-1, 1, Silence, []],
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4
   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 4-P3/8
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 6-P4/16
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 8-P5/32
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9
  ]

# YOLOv9 head
head:
  [
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 添加一行我们的改进机制
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 11

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 14

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 17 (P3/8-small)

   # conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 20 (P4/16-medium)

   # conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 11], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 23 (P5/32-large)
   
   # routing
   [5, 1, CBLinear, [[256]]], # 24
   [7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 25
   [9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 26
   
   # conv down
   [0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 27-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 28-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 29

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 30-P3/8
   [[24, 25, 26, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 31

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 32

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 33-P4/16
   [[25, 26, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 34

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 35

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 36-P5/32
   [[26, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 37

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 38

   # detect
   [[32, 35, 38, 17, 20, 23], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
  ]

4.2.2 Triplet Attention的yaml文件二

# YOLOv9

# parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 1  # model depth multiple
width_multiple: 1  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()

# anchors
anchors: 3

# YOLOv9 backbone
backbone:
  [
   [-1, 1, Silence, []],
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4
   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 4-P3/8
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 6-P4/16
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7
   # conv down
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 8-P5/32
   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9
  ]

# YOLOv9 head
head:
  [
   # elan-spp block
   [-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13

   # up-concat merge
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 17 添加一行我们的改进机制

   # conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 13], 1, Concat, [1]],  # cat head P4

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 20 (P4/16-medium)
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 21 添加一行我们的改进机制

   # conv-down merge
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 24 (P5/32-large)
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 25 添加一行我们的改进机制

   # routing
   [5, 1, CBLinear, [[256]]], # 26
   [7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 27
   [9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 28
   
   # conv down
   [0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 29-P1/2

   # conv down
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 30-P2/4

   # elan-1 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 31

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 32-P3/8
   [[26, 27, 28, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 33

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 34
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 35 添加一行我们的改进机制

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 36-P4/16
   [[27, 28, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 37

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 38
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 39 添加一行我们的改进机制

   # conv down fuse
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 40-P5/32
   [[28, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 41

   # elan-2 block
   [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 42
   [-1, 1, TripletAttention, []],  # 43 添加一行我们的改进机制

   # detect
   [[35, 39, 43, 17, 21, 25], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)
  ]

4.3 Triplet Attention运行成功截图

附上我的运行记录确保我的教程是可用的。 

五、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YOLOv9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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svn使用（上传自己的项目到svn上）

svn使用（上传自己的项目到svn上）

安卓开发工具版本 创建项目后，首先在.gitgnore文件里面加入你要过滤的文件路径 然后点击VCS——》share Project，然后下一步选择一个svn路径，点击确定后。然后将代码提交。
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递归、搜索与回溯算法：FloodFill 算法

递归、搜索与回溯算法：FloodFill 算法

例题一 算法思路： 可以利⽤「深搜」或者「宽搜」，遍历到与该点相连的所有「像素相同的点」，然后将其修改成指定的像素即可。 全局变量： int dx[4] { 0,0,1,-1 }, dy[4] { 1,-1,0,0 }; int m, n; int precolor;//记录原先的颜色…
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CentOS-7安装Mysql并允许其他主机登录

CentOS-7安装Mysql并允许其他主机登录

一、通用设置（分别在4台虚拟机设置） 1、配置主机名 hostnamectl set-hostname --static 主机名2、修改hosts文件 vim /etc/hosts 输入： 192.168.15.129 master 192.168.15.133 node1 192.168.15.134 node2 192.168.15.136 node33、 保持服…
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【C++ 多态】带你详细了解虚函数表

【C++ 多态】带你详细了解虚函数表

文章目录 1.一道面试题 -- 引入虚函数表2.多态是怎么实现的呢？2.1满足多态的时候🐧2.2不满足多态的时候🐧 3.打印虚函数表 1.一道面试题 – 引入虚函数表 ①🍎 _vfptr 虚表指针，虚表指针是用来实现多态的 &#xff08…
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xgp怎么取消续费 微软商店xgp会员取消自动续费详细教程

xgp怎么取消续费 微软商店xgp会员取消自动续费详细教程

xgp怎么取消续费 微软商店xgp会员取消自动续费详细教程 XGP这个游戏平台小伙伴们并不陌生吧，它是微软Xbox游戏部门推出的游戏租赁制会员服务，主要用于主机和PC两个平台。这个平台的会员就可以免费享受多款大制作游戏，而且每个月还会自动更新…
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笔记 | 编译原理L2：词法分析（lexical analysis）

笔记 | 编译原理L2：词法分析（lexical analysis）

1 概述 词法分析(lexical analysis)，也称scanning, 编译程序的第一阶段,其作用是识别单词(程序意义上)并找出词法错误. 读入源程序的输入字符、将它们拆分成词素，生成并输出一个词法单元序列，每个词法单元对应于一个词素 回顾词法分析在整个…
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jpa分页插件对象Pageable出现了错误异常如何解决？

jpa分页插件对象Pageable出现了错误异常如何解决？

jpa分页插件对象Pageable出现了错误异常如何解决？！ 一般来说，遇到这种的错误异常情况，通常情况 下，都是因为程序员把传递的分页页码数字写错了。 正常情况下，分页页码起始数字应该是0；而不是1…
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OpenCASCADE（OCC）读入含中文汉字标签的内容后乱码的解决方法

OpenCASCADE（OCC）读入含中文汉字标签的内容后乱码的解决方法

笔者在导入一个由SolidWorks生成的step文件的时候，节点名称是中文，于是乎生成的节点树的名称都是乱码了，经过多次的排查调研，最后的解决办法如下： 1.老版本的occ库，是无法兼容读入中文编码的step文件的&am…
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Linux 学习之路 -- 进程篇 -- 进程控制

Linux 学习之路 -- 进程篇 -- 进程控制

目录 一、进程终止 <1>使用语言和系统自带的方法&#xff0c;进行转换 <2>自定义错误码 <3>小结&#xff1a; <2>两个接口exit / _exit 二、进程等待 <1>简单了解 <2>wait调用 <3>waitpid调用 <4>status <1>W…
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Laravel 6 - 第十四章 响应

Laravel 6 - 第十四章 响应

​ 文章目录 Laravel 6 - 第一章 简介 Laravel 6 - 第二章 项目搭建 Laravel 6 - 第三章 文件夹结构 Laravel 6 - 第四章 生命周期 Laravel 6 - 第五章 控制反转和依赖注入 Laravel 6 - 第六章 服务容器 Laravel 6 - 第七章 服务提供者 Laravel 6 - 第八章 门面 Laravel 6 - …
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debian配置distcc分布式编译

debian配置distcc分布式编译

前言 distcc 是一个用于在网络上的多台机器上分发 C、C、Objective C 或 Objective C 代码构建的程序。 distcc 应始终生成与本地构建相同的结果&#xff0c;易于安装和使用&#xff0c;并且通常比本地编译快得多。 distcc 不要求所有机器共享文件系统、同步时钟或安装相同的…
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【目录】Armv8/Armv9付费专栏

【目录】Armv8/Armv9付费专栏

快速链接: . &#x1f449;&#x1f449;&#x1f449; ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录] &#x1f448;&#x1f448;&#x1f448; 付费专栏-付费课程 【购买须知】:联系方式-加入交流群 ----联系方式-加入交流群 个人博客笔记导读目录(全部) 目录 【Arm基础】【指令和寄…
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在AI工业变革的拐点，迎来AI智算“安卓时刻”

在AI工业变革的拐点，迎来AI智算“安卓时刻”

今天&#xff0c;我们正在进入AI的工业变革拐点期。所谓AI的工业变革&#xff0c;主要指以大模型AI所引发的通用AI和以通用AI为目标构建的工业标准化AI智算基础设施。 在通用计算时代&#xff0c;X86所代表的工业标准化技术体系造就了企业IT、互联网与云数据中心。而在智算时代…
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Mysql索引详解（索引分类）

Mysql索引详解（索引分类）

文章目录 概述索引对查询速度的影响索引的优缺点索引类型一级索引和二级索引的区别MySQL 回表联合索引&#xff08;最左前缀原则主键索引和唯一索引的区别BTree索引和Hash索引的区别 覆盖索引索引下推加索引能够提升查询效率原因MySQL 索引结构采用 B树原因索引失效的场景MySQL…
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油管评论抓取软件，专为文科生、小白用户开发！

油管评论抓取软件，专为文科生、小白用户开发！

我用Python开发的youtube评论采集软件&#xff0c;爬取到的字段包含&#xff1a; 评论id、评论内容、评论时间、评论作者昵称、评论作者频道、点赞数 软件界面效果&#xff1a; 采集结果数据&#xff1a; 软件使用注意事项&#xff1a; 详细讲解文章&#xff1a; https://…
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