摘要 本文提出了一種基于YOLO11-MM框架的多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)方法，通過(guò)引入多尺度注意力聚合模塊(MSAA)實(shí)現(xiàn)紅外與可見(jiàn)光特征的高效融合。MSAA模塊采用多尺度卷積和空間/通道雙注意力機(jī)制，有效提升了模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)在FLIR、M3FD和LLVI…

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在 LeetCode 的字符串類(lèi)題目中，「字母異位詞分組」是一道經(jīng)典的中等難度題，它不僅考察字符串處理的基礎(chǔ)能力，更是對(duì)哈希表鍵值設(shè)計(jì)思路的深度檢驗(yàn)。這道題的核心是找到字母異位詞的 共性特征，并通過(guò)這個(gè)特征實(shí)現(xiàn)分組。今天我們就從…

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親測(cè)！高性?xún)r(jià)比AI數(shù)字員工租賃公司分享行業(yè)痛點(diǎn)分析當(dāng)前AI數(shù)字員工領(lǐng)域面臨著諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。一方面，技術(shù)的通用性不足，不同行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和需求差異巨大，現(xiàn)有的AI數(shù)字員工難以實(shí)現(xiàn)全行業(yè)的深度適配。測(cè)試顯示，在一些復(fù)…

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在大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用落地過(guò)程中，本地環(huán)境的高效推理部署是開(kāi)發(fā)者面臨的核心挑戰(zhàn)之一。LMDeploy作為一款輕量級(jí)推理框架，通過(guò)其pipeline API為開(kāi)發(fā)者提供了便捷的模型調(diào)用接口。本文將系統(tǒng)梳理LMDeploy pipeline的配置方法與高級(jí)…

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