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技术员阿伟
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11天前
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博文
《告别加载卡顿！AI如何为网页加载速度开挂》
在这个信息飞速流转的时代，用户对网页加载速度的要求越来越高。AI为提升页面加载速度提供了创新解决方案，包括预测性资源预加载、智能图像优化、代码优化与精简及智能缓存管理。通过分析用户行为和数据，AI可提前加载资源、优化图像和代码结构、合理管理缓存，显著缩短加载时间，提升用户体验。这已成为网络开发的必然趋势，未来将带来更流畅的浏览体验。
# 人工智能 # 缓存 # 编解码 # JavaScript # 前端开发
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 移动开发 # 计算机视觉 # 网络架构
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # BI # 计算机视觉 # 知识图谱
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 测试技术 # 文件存储 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # TensorFlow # 算法框架/工具 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 计算机视觉 # Windows
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 自动驾驶 # 机器人 # vr&ar
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）
# 机器学习/深度学习 # 编解码 # 数据可视化 # 网络架构 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点
YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv11-T !!! 最新的发文热点
# 编解码 # 计算机视觉
Limiiiing
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11天前
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博文
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
# GPU云服务器 # 机器学习/深度学习 # 编解码 # 计算机视觉 # 异构计算
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