计算机网络笔记
2023-06-15
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Redis原理之网络模型笔记
Redis采用单线程模型，这意味着一个Redis服务器在任何时刻都只会处理一个请求。Redis的网络模型涉及到阻塞I/O（Blocking I/O）、非阻塞I/O（Non-blocking I/O）、I/O多路复用（I/O Multiplexing）、信号驱动I/O（Signal-driven I/O）以及异步I/O（Asynchronous I/O）。
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【YOLOv8改进】MobileViT 更换主干网络： 轻量级、通用且适合移动设备的视觉变压器 (论文笔记+引入代码)
MobileViT是针对移动设备的轻量级视觉Transformer网络，结合CNN的局部特征、Transformer的全局注意力和ViT的表示学习。在ImageNet-1k上，它以600万参数实现78.4%的top-1准确率，超越MobileNetv3和DeiT。MobileViT不仅适用于图像分类，还在目标检测等任务中表现出色，且优化简单，代码已开源。YOLOv8引入了MobileViT块，整合卷积和Transformer结构，提升模型性能。更多详情可参考相关专栏和链接。
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【YOLOv8改进】MCA：用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的创新改进和实战案例，包括多维协作注意力（MCA）机制，它通过三分支架构同时处理通道、高度和宽度注意力，提高CNN性能。MCA设计了自适应组合和门控机制，增强特征表示，且保持轻量化。该模块适用于各种CNN，实验证明其在图像识别任务上的优越性。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中引入MCA层的代码实现和相关任务配置。
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【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)
该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战，介绍了轻量级CNNs和注意力机制在移动设备上的应用。文章提出了一种名为GhostNetV2的新架构，结合了硬件友好的DFC注意力机制，强化了特征表达能力和全局信息捕获，同时保持低计算成本和高效推理。GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率，优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外，还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。
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【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进，如Ghost模块，它通过低成本运算生成更多特征图，降低资源消耗，适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构，性能超越MobileNetV3。此外，文章还介绍了SegNeXt，一个高效卷积注意力网络，提升语义分割性能，参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、改进方法和实战案例。
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【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例，包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征，提高检测性能。此外，还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。
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