介绍摘要先前的大量研究表明，注意力机制在提高深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法要么忽略通道和空间维度的建模注意力，要么引入更高的模型复杂性和更重的计算负担。为了缓解这种困境，在本文中，我们提出了一种轻量级且高效的多维协作注意力（MCA），这是一种通过使用三分支架构同时推断通道、高度和宽度维度注意力的新方法，几乎没有额外的开销。对于MCA的基本组成部分，我们不仅开发了一种自适应组合机制，用于合并挤压变换中的双跨维度特征响应，增强特征描述符的信息性和可辨别性，而且还设计了激励变换中的门控机制，自适应地确定特征描述符的覆盖范围。交互来捕获局部特征交互，克服性能和计
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型YOLOv5s。 （2）本文给出了一种基于深度学习的垃圾图像分类模型YOLOv5s。微信小程序端的垃圾图像分类既要考虑模型的精度，也要保证模型的轻量化，即模型的参数量不能过大，因此在
前言随着云原生和微服务架构的快速发展，Kubernetes和Docker已经成为了两个重要的技术。但是有小伙伴通常对这两个技术的关系产生疑惑：既然有了docker，为什么又出来一个k8s？它俩之间是竞品的关系吗？傻傻分不清。学习一门技术我们要学会类比，这里我给你们打个比方：将Kubernetes与Docker的关系类比为SpringMVC与Servlet或MyBatis与JDBC的关系。Docker像是Servlet或JDBC，提供了基础的容器化技术。而Kubernetes类似于SpringMVC或MyBatis，相当于框架，它在基础技术之上提供了更丰富的功能，如自动化部署、扩缩容、服务发现与
介绍摘要我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。没有任何花哨的技巧，我们的SegNeXt在包括ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PascalVOC、PascalContext和iSAID在内的流行基准测试上
pod运行一段时间后，内存持续增长，甚至oom的情况.动机容器化过程中，我们经常会发现kubernetes集群内pod的内存使用率会不停持续增长，加多少内存吃多少内存，如果对cgroup内存的构成不是很清楚的情况下，单纯看监控看不出什么问题。经过一番查阅，目前总结出大致有2种导致这种情况的场景。内存泄露io缓存案例分析我们先从内存泄露分析，刚好手头有个pod也是这种情况。内存泄露进入对应的pod内部。我们先看看它用了多少内存，prometheus也是取这个值做为容器的内存使用率的。#cat/sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes4192538624
环境准备四台Linux服务器主机名IP角色k8s-master-94192.168.0.94masterk8s-node1-95192.168.0.95node1k8s-node2-96192.168.0.96node2habor192.168.0.77镜像仓库三台机器均执行以下命令：查看centos版本[root@localhostWork]#cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease8.5.2111关闭防火墙和selinux[root@localhost~]#systemctlstopfirewalld[root@localhost~]#systemc
关于无人机相关的场景在我们之前的博文也有一些比较早期的实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《deepLabV3Plus实现无人机航拍目标分割识别系统》《基于目标检测的无人机航拍场景下小目标检测实践》《助力环保河道水质监测，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建不同参数量级的无人机航拍河道污染漂浮物船只目标检测识别系统，集成GradCAM对模型检测识别能力进行分析》《基于YOLO开发构建红外场景下无人机航拍车辆实例分割检测识别分析系统》《基于轻量级YOLO模型开发构建大疆无人机检测系统》《基于轻量级YOLOv5n/s/m三款模型开发构建基于无人机视角的高空红外目标检测识别分析
创建连接K8S的凭据查看需要使用到的命名空间[root@k8s~]#kubectlgetns|greparts-systemarts-systemActive16d创建serviceaccounts[root@k8s~]#kubectlcreatesajenkins-k8s-narts-systemserviceaccount/jenkins-k8screated[root@k8s~]#kubectlgetsa-narts-system|grepjenkinsjenkins-k8s114s对jenkins做cluster-admin绑定[root@k8s~]#kubectlcreateclus
知识点1、云原生-K8s安全-etcd未授权访问2、云原生-K8s安全-Dashboard未授权访问3、云原生-K8s安全-Configfile鉴权文件泄漏4、云原生-K8s安全-KubectlProxy不安全配置章节点：云场景攻防：公有云，私有云，混合云，虚拟化集群，云桌面等云厂商攻防：阿里云，腾讯云，华为云，亚马云，谷歌云，微软云等云服务攻防：对象存储，云数据库，弹性计算服务器，VPC&RAM等云原生攻防：Docker，Kubernetes(k8s)，容器逃逸，CI/CD等搭建环境使用3台Centos7（可参考录像或者看下面两个文章搭建）https://www.jianshu.com/p/
雾天车辆行人检测在多种场景中扮演着至关重要的角色。以下是其作用的几个主要方面：安全性提升：雾天能见度低，视线受阻，这使得驾驶者和行人在道路上的感知能力大大降低。通过车辆行人检测技术，可以在雾天条件下及时发现道路上的其他交通参与者，从而提前做出反应，避免潜在的危险，提升驾驶和行走的安全性。辅助驾驶：在雾天，驾驶者往往难以准确判断前方道路的情况，包括其他车辆和行人的位置、速度和方向等。车辆行人检测技术可以提供这些关键信息，帮助驾驶者更好地了解道路状况，从而做出更准确的驾驶决策。交通效率提升：在雾天条件下，交通往往容易受到影响，出现拥堵、事故等情况。通过车辆行人检测技术，可以及时发现并处理这些问题，
