自从yolov5-5.0加入se、cbam、eca、ca发布后，反响不错，也经常会有同学跑过来私信我能不能出一期6.0版本加入注意力的博客。个人认为是没有必要专门写一篇来讲，因为步骤几乎一样，但是问的人也慢慢多了，正好上一篇加入注意力的文章写的略有瑕疵，那就再重新写一篇。yolo加入注意力三部曲1.common.py中加入注意力模块2.yolo.py中增加判断条件3.yaml文件中添加相应模块所有版本都是一致的，加入注意力机制能否使模型有效的关键在于添加的位置，这一步需要视数据集中目标大小的数量决定。第一部曲：common.py加入注意力模块classh_sigmoid(nn.Module):

灵感：最近也是在看关于GAN方面的代码，也是看到了很多篇博客，都写的挺好的，让我醍醐灌顶，理解了GAN的原理以及代码实现。所以写一下来记载一下，最后有其他好文章的链接。灵感来源：pix2pixGAN理论以及代码实现目录1.什么是pix2pixGAN2.pix2pixGAN生成器的设计 3.pix2pixGAN判别器的设计4.损失函数5.代码实现 6.参考文献1.什么是pix2pixGAN它实际上就是一个CGAN，条件GAN，不过是改变了一般GAN的辨别器的输出。其他的都是输出一个概率，而pix2pixGAN或者也可以是patchgan，它的最终输出是一个矩阵，每一个块代表一个patch的概率而

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粒子滤波在目标跟踪中的应用：粒子滤波VS无迹卡尔曼滤波粒子滤波—从贝叶斯滤波到粒子滤波理论到实践原创不易，路过的各位大佬请点个赞机动目标跟踪/非线性滤波/传感器融合/导航等探讨代码联系WX:ZB823618313粒子滤波—从贝叶斯滤波到粒子滤波理论到实践粒子滤波在目标跟踪中的应用：粒子滤波VS无迹卡尔曼滤波粒子滤波—从贝叶斯滤波到粒子滤波理论到实践1、问题描述2、递推贝叶斯滤波3、标准的粒子滤波PF5、粒子滤波PF的在目标跟踪应用：5.1、仿真参数5.2、跟踪轨迹和误差6、粒子滤波PF的标准验证模型6.1、模型参数6.2、基于随机重采样粒子滤波PF6.3、基于多项式重采样粒子滤波PF6.4、基

1.数据仓库的概念数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。目前大数据平台的架构有以下三种架构:① 数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（TimeVariant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。② 数据湖（DataLake）是一个存储企业

1.数据仓库的概念数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。目前大数据平台的架构有以下三种架构:① 数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化的（TimeVariant）数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。② 数据湖（DataLake）是一个存储企业