基于YOLOv8的跨越围栏/翻墙行为识别项目｜开箱即用全流程源码
本项目基于YOLOv8目标检测模型和PyQt5图形界面工具，成功实现了翻越攀爬围栏和翻墙行为的智能检测系统。通过集成YOLOv8的高效目标检测能力和PyQt5的易用界面，本系统能够准确识别不同场景中的翻越行为，并提供多种输入方式（图片、视频、文件夹、摄像头）进行实时检测，满足多种应用需求。
一文讲清数据清洗的十大常用方法
本文详解数据清洗十大常用方法与实战技巧，涵盖缺失值填补、重复值处理、异常值检测、数据标准化、文本清洗、数据脱敏等关键操作，助你高效提升数据质量，解决“脏乱差”问题。
H4H：面向AR/VR应用的NPU-CIM异构系统混合卷积-Transformer架构搜索——论文阅读
H4H是一种面向AR/VR应用的混合卷积-Transformer架构，基于NPU-CIM异构系统，通过神经架构搜索实现高效模型设计。该架构结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取与视觉Transformer（ViT）的全局信息处理能力，提升模型性能与效率。通过两阶段增量训练策略，缓解混合模型训练中的梯度冲突问题，并利用异构计算资源优化推理延迟与能耗。实验表明，H4H在相同准确率下显著降低延迟和功耗，为AR/VR设备上的边缘AI推理提供了高效解决方案。