解决MySQL性能瓶颈非常重要。通过优化MySQL性能，可以保证系统稳定运行、提供良好的用户体验、确保业务正常运营，并为未来的扩展和增长奠定基础。

在过去的几年中，电力输电线路巡检领域取得了显著的进展，这主要得益于深度学习技术的应用。例如，DF-YOLO[1]通过结合可变形卷积（DCN）和SimAM注意力机制来提升原始YOLOv7-tiny的性能，有效提高了输电线路外来物检测的准确性。G...

IntelliJ IDEA 2024.2 已经到来！终于迎来了IDEA 2024的第二个大版本。

语义分割旨在为整张图像获取准确的像素级预测，是计算机视觉领域最基本任务之一[32, 42]，并被广泛应用于各种下游应用。

近年来，由Vision Transformer（ViT）[9]引领的视觉 Transformer （vision transformers）在计算机视觉领域取得了巨大成功。得益于注意力机制的全局感受野和强大的信息建模能力，基于视觉 Transformer 的模型在分类[7]、检测[32]...

植物表型分析对于作物改良[1]、产量优化[2]和可持续实践[3]至关重要。人工智能（AI），特别是目标检测算法，已经改变了植物表型分析，提高了效率和性能[4]。You Only Look Once（YOLO）已经在各种农业应用中有效地使用，例如害虫检测...

Transformer的诞生[23]开启了大型模型的时代，并加速了自然语言处理领域的发展。Transformer的提出解决了传统卷积神经网络（CNNs）[1]在捕捉全局特征方面的不足，并提高了模型的泛化能力。与传统的循环神经网络相比，Transform...

在图像分割领域，圣杯是能够基于文本 Query 准确分割任意概念图像。随着视觉-语言模型（VLMs）如CLIP的迅速发展，这一任务变得更加可行。当这些模型应用于语义和全景分割时，显示出在处理广泛的视觉数据词汇方面的潜力。然而，尽...

深度学习最近的进展极大地推动了计算机视觉领域的发展，尤其是引入了视觉 Transformer （ViTs）。这些模型一旦在大规模数据集上预训练，就已在广泛的视觉任务中展示了卓越的能力。通过特殊的学习层或 Token 等机制，ViTs能够适...

ALDI++ 在 Cityscapes Foggy Cityscapes 上的AP50超过了先前最先进的方法+3.5，在 Sim10k Cityscapes 上超过了+5.7 AP50（作者的方法是唯一一种超过公正基准线的方法），在 CFC Kenai Channel 上超过了+2.0 AP50。作者的...