本文详细介绍YOLO11，包括其全新特性、代码实现及结构框图，并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进，如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头，显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别，并展示了训练过程和结果的可视化

摘要： 本文档详细介绍了如何使用若依框架快速搭建一个基于SpringBoot和Vue3的前后端分离的Java管理后台。教程涵盖了技术点、准备工作、启动项目、自动生成代码、数据库配置、菜单管理、代码下载和导入、自定义主题样式、代码生成、启动Vue3项目、修改代码、以及对代码进行自定义和扩展，例如单表和主子表的代码生成、树形表的实现、商品列表和分类列表的改造等。整个过程详细地指导了如何从下载项目到配置数据库，再到生成Java和Vue3代码，最后实现前后端的运行和功能定制。此外，还提供了关于软件安装、环境变量配置和代码自动生成的注意事项。

“找不到符号”是Java编程中常见的编译错误，通常表明代码试图访问未声明或不可见的符号（如类、方法或变量）。解决此问题需检查拼写、导入包是否正确及作用域是否合适。确保使用正确的类路径和库，可有效避免此类错误。若问题依旧，查阅官方文档或使用调试工具定位错误亦为良策。

系统未使用 `systemd` 初始化导致错误。解决方法是通过 `apt` 安装。首先备份并更换`sources.list`，添加阿里云镜像源，然后更新源并以管理员权限运行 `apt-get install systemd -y` 和 `apt-get install systemctl -y` 安装所需组件。

npm cdn, cdnjs, unpkg, jsdelivr, zstatic, zstatic.net, s4.zstatic.net

分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务，确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job（任务）、Trigger（触发器）、Executor（执行器）和Scheduler（调度器）。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。

为了使HTTP服务支持HTTPS访问，需生成并安装SSL证书，并确保Nginx支持SSL模块。首先，在`/usr/local/nginx`目录下生成RSA密钥、证书申请文件及自签名证书。接着，确认Nginx已安装SSL模块，若未安装则重新编译Nginx加入该模块。最后，编辑`nginx.conf`配置文件，启用并配置HTTPS服务器部分，指定证书路径和监听端口（如20000），保存后重启Nginx完成部署。

pytorch + pycharm

本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型，涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像，分为训练、验证和测试集。训练后，模型在Mask mAP50指标上达到0.673，展示了良好的分割性能。

【8月更文挑战第1天】### 原因 未将安装的ssl中的`libssl.so.3`链接到`/usr/lib`导致缺失。 ### 解决方案 1. 检查openssl是否已安装，若为低版本则需重装。 ```sh whereis openssl

本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测，使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络，展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法（GA）与BP神经网络，利用GA优化BP网络的初始权重和阈值，提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化，防止局部收敛，增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。

本文介绍在没有向量数据的情况下，怎样通过OpenSearch-向量检索版快速从零搭建图像搜索服务。

数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）详解与Python代码示例

本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向医疗场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。

本文介绍如何通过整合阿里云Milvus、阿里云DashScope Embedding模型与阿里云PAI（EAS）模型服务，构建一个由LLM（大型语言模型）驱动的问题解答应用，并着重演示了如何搭建基于这些技术的RAG对话系统。

RocketMQ的消息重试机制确保消息消费失败时能自动重试，直至成功。默认重试16次，时间间隔逐次翻倍，从10秒至数分钟不等。重试在同组内不同消费者间进行，由异常抛出或特定状态返回触发。支持自定义重试次数与时间间隔，建议合理配置避免无限重试，保障系统稳定性和性能。

以下是大数据在供应链管理中的具体应用案例：沃尔玛通过整合内外部数据进行需求预测，提前调配应急物资；亚马逊利用大数据优化库存管理，提高周转率并降低成本；DHL通过传感器收集数据优化物流路线，提升运输效率。大数据的优势在于提高需求预测准确性、优化库存管理、提升物流效率、增强供应商管理和提高供应链可视性，从而实现全方位的供应链优化。

【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式，用于表示机器学习模型，使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎，旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。

大数据在众多行业中的应用场景广泛，涵盖金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务及教育等领域。在金融行业，大数据用于风险评估、精准营销、反欺诈以及决策支持；零售业则应用于商品推荐、供应链管理和门店运营优化等；医疗保健领域利用大数据进行疾病预测、辅助诊断和医疗质量评估；交通物流业通过大数据优化物流配送、交通管理和运输安全；制造业则在生产过程优化、设备维护和供应链协同方面受益；能源行业运用大数据提升智能电网管理和能源勘探效率；政府和公共服务部门借助大数据改善城市管理、政务服务及公共安全；教育行业通过大数据实现个性化学习和资源优化配置；体育娱乐业则利用大数据提升赛事分析和娱乐制作水平。

Axure RP 9 的下载、汉化及激活方法。首先从官网下载并安装最新版 Axure RP 9，然后下载并解压语言包，将「lang」文件夹复制到 Axure 安装目录中。Windows 系统路径为 `c://Program Files/Axure/Axure RP 9.0/` 或 `c://Program Files (x86)/Axure/Axure RP 9.0/`，macOS 系统需通过“显示包内容”操作进行粘贴。最后使用提供的激活码完成激活。

机器学习在图像识别中的应用：解锁视觉世界的钥匙

大数据在医疗领域有广泛应用，包括电子病历的数字化管理和共享，提升医疗服务效率与协同性；通过数据分析支持医疗决策，制定个性化治疗方案；预测疾病风险并提供预防措施；在精准医疗中深度分析患者基因组信息，实现高效治疗；在药物研发中，加速疗效和副作用发现，提高临床试验效率。此外，在金融领域，大数据的“4V”特性助力业务决策前瞻性，被广泛应用于银行、证券和保险的风险评估、市场分析及个性化服务中，提升运营效率和客户满意度。

【8月更文第29天】在机器学习项目中，类别不平衡问题非常常见，特别是在二分类或多分类任务中。当数据集中某个类别的样本远少于其他类别时，模型可能会偏向于预测样本数较多的类别，导致少数类别的预测性能较差。为了解决这个问题，可以采用不同的策略来平衡数据集，包括过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及合成样本生成等方法。本文将介绍如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 来处理类别不平衡问题，并给出具体的代码示例。

2024年云栖大会，Hologres 3.0全新升级为一体化实时湖仓平台，通过统一数据平台实现湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体、Data+AI 一体，发布 Dynamic Table、External Database、分时弹性、Query Queue、NL2SQL 等众多新的产品能力，实现一份数据、一份计算、一份服务，极大提高数据开发及应用效率。同时，Hologres 的预付费实例年付折扣再降15%，仅需7折，不断帮助企业降低数据管理成本，赋能业务增长。

费德勒权变模型（Fiedler Contingency Model）详解与Python代码示例

经济订货量（Economic Order Quantity，简称EOQ）

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。

Docker环境Ubuntu20.04安装Python3.10版本

本文探讨了创新点在自定义数据集上表现不稳定的问题，分析了不同数据集和网络位置对创新效果的影响。通过在YOLO11的不同位置引入MSCAAttention模块，展示了三种不同的改进方案及其效果。实验结果显示，改进方案在mAP50指标上分别提升了至0.788、0.792和0.775。建议多尝试不同配置，找到最适合特定数据集的解决方案。

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。